云環境下融合Transformer的電力工程多任務數據識別方法

摘要：針對當前電力工程中負荷數據與設備運行參數存在高維、強時序性特征，傳統時序模型（如循環神經網絡 Recurrent Neural Network， RNN、長短期記憶網絡 Long Short-Term Memory， LSTM） 難以有效建模其全局依賴關系，導致在復雜工況下的識別精度與泛化能力受限。文章提出一種基于Transformer模型的電力數據識別方法，并構建了云計算支撐的分布式識別平臺。該方法利用Transformer模型核心的自注意力機制，高效捕獲電力時序數據中的長距離依賴關系，結合Spark集群實現大規模電力數據的并行訓練與實時推理。在某省220kV及以上變電站實際運行數據集上的實驗表明，所提方法在準確率（94.6%） 、F1分數（93.5%） 及模型收斂速度等方面均顯著優于LSTM、雙向長短期記憶網絡（Bidirectional Long Short-Term Memory， BiLSTM） 和門控循環單元網絡（Gated Recurrent Unit， GRU） 等基準模型，驗證了其在電力大數據智能識別中的有效性與工程適用性。

關鍵詞： 云計算；電力工程；Transformer模型；數據識別；注意力機制

中圖分類號：TP391" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）21-0078-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著新型電力系統和智能電網的持續建設，電力行業的數據體量正在以爆炸式速度增長，涵蓋來自各種監測設備的狀態數據、運行日志、圖像信息以及用戶負荷數據等[1]。這些多源異構數據對電力系統的實時感知、故障診斷、設備管理和負荷預測等智能化任務提出了更高要求。然而，電力數據普遍存在高維度、強時效性和異構性等復雜特征，使傳統數據處理與識別方法在應對大規模、實時性分析時面臨嚴峻挑戰，尤其是在實際運行場景下，集中式處理架構很容易遭遇存儲瓶頸與處理延遲，影響了智能識別系統的部署效率與實際效果[2]。

為解決上述問題，云計算技術憑借其強大的彈性資源配置能力、海量數據存儲和高度可擴展性，逐步成為電力數據智能識別的核心平臺基礎。近年來，科研與應用實踐中不斷有學者將大數據平臺、并行處理框架及深度學習等技術深度融合，極大提升了模型識別的準確性和系統運行效率。此外，邊緣計算的應用也開始在電力數據識別領域探索，試圖通過數據本地化處理進一步降低云平臺的帶寬壓力和響應延遲。然而，目前多數研究在實際部署中仍面臨三大關鍵瓶頸：一是在復雜工況下傳統算法對電力工程多變環境的適應性不佳，導致關鍵設備狀態識別準確率不高；二是在大規模實時場景下，傳統本地式處理方式無法有效滿足并發性高、響應時間短的數據需求；三是數據識別處理流程與云計算平臺之間集成度較低，云平臺彈性與并行處理等優勢沒有得到系統發揮[3]。

針對上述問題，本文提出一種圍繞云計算環境的電力工程數據識別技術創新方案，著力解決現有方法在復雜性、電力場景適應性、處理性能與平臺集成等方面的短板。其核心包括三點創新：一是充分引入多源異構數據，利用深度學習模型提升對復雜電力場景的識別魯棒性與泛化能力[4]；二是面向大規模實時場景，基于Spark平臺構建彈性并行識別處理流程，用以突破傳統架構下的性能與資源瓶頸；三是在系統架構設計層優化數據與任務流耦合，使算法能力和云平臺資源調度協同提升，顯著增強了整體系統的算法效率與部署靈活性。實驗驗證顯示，該方案在識別精度、時延控制以及資源利用等方面均較傳統方法有明顯提升，具備良好的工程適用性和實際推廣價值。

1 系統架構設計

1.1 總體架構

為了實現電力工程中大規模數據的高效采集、傳輸與智能識別[5]，本文設計了一種基于云計算的數據識別系統架構。該架構主要包括四個核心層級：數據采集層、數據傳輸層、云平臺處理層與結果應用層。具體如圖1所示。

在數據采集層，部署在變電站、輸電線路、配電系統以及用戶端的各類傳感器和邊緣設備，如電壓/電流傳感器、圖像采集器、智能電表等，負責對電力工程相關數據的實時采集，涵蓋結構化數據，如運行參數、環境信息等，以及非結構化數據，如監控圖像、視頻流。數據采集后，經由數據傳輸層通過安全的VPN網絡通道傳輸至云平臺。云平臺處理層是整個系統的核心，承擔數據接入、預處理、模型識別和存儲等關鍵功能。數據首先進入統一的數據接入接口，進行格式轉換和異常值檢測，隨后根據任務類型進入批處理或實時流處理模塊，完成特征提取和數據識別。識別過程依托部署在云平臺上的深度學習模型，能夠實現如設備故障檢測、負荷模式識別等功能。最終結果在結果應用層通過可視化平臺進行展示。通過統一的數據接入與任務調度，實現了數據處理流程與云端彈性資源的動態匹配與高效協同。

1.2 數據流處理流程

在電力工程數據處理中，面對既有實時監控數據又有海量歷史數據，如運行日志、設備維護記錄等，系統需同時支持實時處理與批處理兩種數據處理模式，以滿足不同業務需求。

實時數據處理基于Spark Streaming與Kafka構建數據處理流水線（Data Processing Pipeline） ，對傳感器產生的高頻數據進行實時接入、窗口計算與在線識別。典型應用場景包括異常檢測、設備狀態實時識別與報警信息推送等。此類處理強調低延遲與高吞吐，系統可在秒級甚至毫秒級完成數據處理與識別反饋，確保關鍵事件及時響應。批處理流程則主要面向周期性任務，如歷史數據分析、識別模型訓練與精度回測等。系統通過Spark核心引擎定期從HDFS等分布式存儲中讀取大批量歷史數據，執行復雜的特征提取、模式識別與統計分析任務。處理結果用于模型優化、趨勢預測和決策支持系統的數據供給。

兩種處理方式在架構中共存，通過任務調度策略進行統一協調。在具體實現中，實時流處理模塊優先調度關鍵資源，而批處理模塊則可在低峰期批量運行，確保整體系統負載均衡與性能最優。

1.3 電力數據識別算法設計

隨著電力系統向智能化、自動化方向不斷發展，如何從海量、復雜的運行數據中快速、準確地識別異常狀態與負荷變化趨勢，已成為提升電網運行安全性與經濟性的關鍵問題。針對電力時序數據中存在的非線性強、變量耦合復雜、局部特征不明顯等特點，本文設計并提出了一種基于Transformer結構的識別算法模型，以實現對電力故障及負荷狀態的高效建模與精確識別。

1.3.1 Transformer編碼結構

Transformer最初由Vaswani等人提出，因其完全基于注意力機制，具備優秀的并行計算能力和長期依賴建模能力，近年來已被廣泛應用于各類時間序列分析任務。本文所設計的模型主要由輸入編碼層、位置編碼層、多層Transformer編碼器及輸出預測層構成，支持對多變量、多時間尺度電力數據的聯合建模與多任務輸出。

輸入部分將原始電力監測數據，包括電流、電壓、有功功率、無功功率、頻率等，按照固定滑動窗口進行采樣，構建維度為[X∈?T×D]的時間序列輸入矩陣，其中[T]為時間步數，[D]為特征維數。隨后，通過線性變換將每一時刻的特征嵌入至統一維度空間，并結合位置編碼信息，使模型能夠捕捉序列中的位置信息。Transformer結構如圖2所示。Transformer主體結構由多層堆疊的編碼器組成，每一層編碼器包含多頭自注意力子層與前饋神經網絡子層。前饋網絡子層采用兩層全連接結構，能夠進一步提取局部非線性特征。每層子結構均配有殘差連接和LayerNorm操作，以增強模型的穩定性與表達能力。最終，通過堆疊的Transformer層輸出統一的時間特征編碼向量，用于后續任務預測。

1.3.2 故障檢測與負荷識別子模塊

本文設計的模型為一個多任務學習（Multi-task Learning） 框架，針對電力系統中常見的兩類關鍵識別任務——運行故障檢測與電力負荷識別。基于Transformer時序編碼器輸出的高維特征向量，分別構建了分類式故障識別子網絡與回歸式負荷預測子網絡，形成一套統一的多任務識別框架，兼顧電力系統的安全性與經濟性調度需求。

在故障檢測任務中，識別目標為多類別狀態標簽，具體包括短路、單相接地、過載、電壓暫降、電壓驟升等典型運行異常情形。該任務被建模為多分類問題，Transformer輸出序列經全局平均池化后送入全連接層，最終由Softmax層輸出故障類別的概率分布。模型訓練過程中引入加權交叉熵損失函數，有效緩解不同故障樣本數量分布不均的問題，其損失函數定義如下：

[Lfault=-i=1Cwiyilog（yi）] （1）

其中，[C]為故障類型總數，[yi]為真實標簽，[yi]為模型預測概率，[wi]為類別權重系數。

在負荷識別任務中，模型目標為對未來一定時間跨度內的負荷數據進行連續預測，以反映負荷曲線的演化趨勢。該任務被建模為典型的多步時間序列回歸問題，輸出端采用多維回歸神經網絡結構，對未來[H]個時間步的有功/無功功率進行聯合預測。損失函數選用加權均方誤差（Weighted Mean Squared Error， WMSE） ，以提高對尖峰負荷段的識別敏感性，表達式如下：

[Lload=1Ht=1Hαt（yt-yt）2] （2）

其中，[αt]為各預測時點的加權系數，用以提升對高波動區間的關注度。

2 實驗設計

2.1 數據集介紹

本文所使用的數據集來源于某省電網調度控制中心，涵蓋了區域內220 kV及以上變電站在2020年至2024年期間的運行監測與事件記錄數據，廣泛反映了電力系統在正常及故障工況下的動態特性。數據主要由兩類構成：一類為以5秒至1分鐘為采樣周期的運行監測數據，包含電壓、電流、有功功率、無功功率、頻率等關鍵變量的多維時間序列，主要用于負荷識別與趨勢預測建模；另一類為結構化的故障事件記錄，標注了故障發生的時間、持續周期、類型類別及其對應的測點響應數據，支撐故障檢測模型的監督訓練。

原始數據以CSV與XML格式提供，數據來源多樣、粒度不一，存在缺失值、異常點和不同采樣頻率等問題。為提高模型訓練的穩定性與識別準確性，本文在數據預處理階段進行了系統化處理：對時序數據采用Z-score歸一化、插值填補與滑動窗口采樣等方法進行標準化處理；對故障數據構建一一對應的時間窗口樣本，確保標簽與特征在時間軸上的同步一致性；同時，按時間順序劃分，使用2020—2022年數據作為訓練集，2023年數據作為驗證集，2024年數據作為測試集。最終形成了統一輸入格式的高質量多任務數據集，支持在云平臺環境下實現批量訓練與實時推理雙重場景的部署需求。

2.2 實驗參數設置

本文在實驗中，將原始負荷數據與設備運行參數，包括有功功率、無功功率、電壓、電流、頻率、溫度等，構建為長度為96的滑動時間窗口，每個樣本包含8個特征變量，即L=96， dfeature=8。模型結構方面，Transformer由4層編碼器堆疊而成，每層包含8個多頭注意力子層，模型隱藏層維度 （dmodel） 設為256，前饋網絡維度為512，使用GELU激活函數，并引入0.1的Dropout率以抑制過擬合。位置編碼采用可學習方式以增強模型對時序位置信息的適應性。在訓練過程中，使用Adam優化器，初始學習率設為1×10??；批大小為64，訓練輪數為100輪，并引入早停機制以防止過擬合。

3 實驗結果與分析

為驗證所提出的基于Transformer的電力數據識別模型在實際應用中的性能表現，本文選取了LSTM、BiLSTM與GRU作為對比模型，在同一數據集與訓練條件下進行了性能評估，如表1所示。

由表1可知，實驗結果表明，Transformer模型在各項性能指標上均優于傳統的時序建模方法。在準確率方面，Transformer達到94.6%，較LSTM、BiLSTM和GRU分別提升了3.3%、2.5%和2.8%；F1-score為93.5%，也高于LSTM的89.9%、BiLSTM的90.9%和GRU的90.4%。此外，其精確率和召回率分別為93.2%和93.9%，相較于BiLSTM分別提高2.7%和2.5%，進一步體現了其在異常檢測與負荷識別任務中的魯棒性優勢。在100輪訓練中，通過早停機制防止過擬合，Transformer模型的平均每輪收斂時間為2.04秒，雖高于LSTM（1.59秒） 和GRU（1.44秒） ，但考慮到其顯著的精度優勢，在云平臺環境下該延遲處于可接受范圍之內。盡管單次推理時間稍長，但其并行計算特性使其在云平臺大規模部署時，能夠通過水平擴展計算資源來維持高吞吐量，總體處理效率依然具有優勢。從圖3可以看出，Transformer模型在訓練初期（約30輪） 準確率已超越其他模型，并最終在約80輪達到收斂，表現出優異的收斂效率。

4 結束語

本文提出并驗證了一種基于云計算平臺的電力工程數據識別方法，采用Transformer模型對多維負荷數據與設備運行參數進行聯合建模，有效提升了故障檢測與負荷識別的準確性與穩定性。實驗結果表明，相較于傳統時序模型，本文方法在不同指標上均實現了顯著提升，同時具備較強的收斂速度和工程可部署性。結合云計算環境的大規模并行處理能力，該方法為電力系統智能化感知與運行狀態監測提供了高效的數據支撐。未來工作將進一步引入圖神經網絡與注意力機制，融合電網拓撲結構與設備空間關聯信息，挖掘潛在的故障傳播路徑與系統聯動特征。

參考文獻：

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[3] 張彤，沈倩，王瓊.基于模糊聚類與改進遺傳算法的異常電力工程數據識別技術[J].電子設計工程，2024，32（6）：100-103，108.

[4] 邢孔多.基于智能感知與特征識別的電力工程數據處理技術研究[J].電子元器件與信息技術，2024，8（2）：80-83.

[5] 劉琦，郭勝月.基于物聯網技術的電力工程數據識別技術[J].電氣時代，2024（10）：39-42.

【通聯編輯：唐一東】