張欽雪，高利達(dá)，張 穎

（聊城市光明電力服務(wù)有限責(zé)任公司陽谷分公司，山東 陽谷 252300）

0 引 言

隨著電力系統(tǒng)通信的不斷發(fā)展和智能化水平的提高，大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。電力系統(tǒng)通信承擔(dān)著傳輸監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、控制指令和實(shí)時(shí)通信等重要功能，其穩(wěn)定性和高效性對電力系統(tǒng)的運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用。然而，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和數(shù)據(jù)復(fù)雜性的提高，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)無法滿足對數(shù)據(jù)高效處理和智能分析的需求。文章旨在研究電力系統(tǒng)通信中的大數(shù)據(jù)分析與智能決策支持，通過構(gòu)建智能決策支持系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對電力系統(tǒng)通信的實(shí)時(shí)監(jiān)測、故障診斷以及智能決策，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有效的支持和保障。

1 電力系統(tǒng)通信的架構(gòu)與組成

電力系統(tǒng)通信的架構(gòu)與組成是電力系統(tǒng)中至關(guān)重要的組成部分，主要包括主站控制層、子站通信層以及配電站子系統(tǒng)，如圖1 所示。主站控制層通常由數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）服務(wù)器和管理信息系統(tǒng)（Management Information System，MIS）服務(wù)器組成，用于監(jiān)控和管理整個電力系統(tǒng)的運(yùn)行情況。在子站通信層，通常采用多種通信設(shè)備，如變電子站、環(huán)網(wǎng)柜、柱上開關(guān)等，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的傳輸和通信。而在配電站子系統(tǒng)中，主要包括配電房、開閉所、環(huán)網(wǎng)柜等設(shè)備，用于具體的配電操作和管理[1]。

圖1 電力系統(tǒng)通信的架構(gòu)與組成

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力系統(tǒng)通信中的應(yīng)用

2.1 數(shù)據(jù)采集與存儲

在電力系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集是通過各種傳感器、監(jiān)測設(shè)備以及通信設(shè)備，實(shí)時(shí)獲取電力系統(tǒng)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，包括電流、電壓、頻率、功率、溫度等參數(shù)，以及設(shè)備狀態(tài)、報(bào)警信息等。為了確保數(shù)據(jù)全面精確，需精心選擇傳感器，考慮其測量精度、響應(yīng)速度以及可靠性。監(jiān)測設(shè)備應(yīng)具備穩(wěn)定的通信能力，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸和遠(yuǎn)程監(jiān)控。隨著數(shù)據(jù)量激增，傳統(tǒng)存儲方式已難以滿足需求，因此需引入分布式存儲、云存儲等技術(shù)，提高可擴(kuò)展性和靈活性，同時(shí)數(shù)據(jù)存儲還要確保高速讀寫和安全性。此外，數(shù)據(jù)采集還涉及頻率、壓縮和清洗等技術(shù)問題。不同數(shù)據(jù)類型應(yīng)采用不同采集頻率和存儲策略，降低采集和存儲成本。數(shù)據(jù)壓縮和清洗則有助于減少存儲空間和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)處理和分析奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2.2 數(shù)據(jù)處理與分析

數(shù)據(jù)處理與分析階段主要涵蓋數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)以及統(tǒng)計(jì)分析等環(huán)節(jié)，具體如圖2 所示。清洗過程中，去除異常、重復(fù)及缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性與一致性。預(yù)處理涉及歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、降維等，旨在提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換則包括格式調(diào)整、合并與聚合，為后續(xù)分析挖掘奠定基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)分析階段，通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方法挖掘數(shù)據(jù)中的模式、規(guī)律和趨勢，為電力系統(tǒng)故障診斷、負(fù)荷預(yù)測提供支持。接著采用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建模型和算法，通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練預(yù)測未知數(shù)據(jù)，如故障預(yù)測、負(fù)荷優(yōu)化等。統(tǒng)計(jì)分析則分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征和趨勢，為電力系統(tǒng)運(yùn)行管理提供參考。

圖2 數(shù)據(jù)處理與分析流程

2.3 數(shù)據(jù)挖掘與智能決策支持

在電力系統(tǒng)通信中，通過應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以從海量的電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、規(guī)律和趨勢，為電力系統(tǒng)的運(yùn)行管理提供有價(jià)值的信息支持。例如，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同電力設(shè)備之間的相關(guān)性，從而指導(dǎo)設(shè)備的布置和優(yōu)化；聚類分析可以將電力系統(tǒng)中相似的設(shè)備或故障進(jìn)行分類，幫助識別異常情況并制定相應(yīng)的應(yīng)對策略；分類與預(yù)測技術(shù)可以基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的故障發(fā)生概率，提前進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，降低故障率。在智能決策支持方面，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到的信息可以為電力系統(tǒng)的運(yùn)行和管理提供智能化的決策支持[2]。

3 智能決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

智能決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)基于物物通信（Machine to Machine，M2M）架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備數(shù)據(jù)的高效傳輸和智能處理。該架構(gòu)主要由展示層、處理層、軟硬件協(xié)議以及設(shè)備采集層組成，如圖3 所示。在展示層，系統(tǒng)提供了多種用戶接口，包括實(shí)時(shí)報(bào)警和計(jì)算機(jī)手機(jī)端，用戶可以通過這些接口實(shí)時(shí)監(jiān)視系統(tǒng)狀態(tài)，并進(jìn)行操作和管理。展示層的設(shè)計(jì)旨在提供便捷的用戶體驗(yàn)，使用戶能夠隨時(shí)隨地獲取系統(tǒng)信息。處理層主要由云服務(wù)器和企業(yè)企業(yè)資源計(jì)劃/制造執(zhí)行系統(tǒng)（Enterprise Resources Planning/Manufacturing Execution System，ERP/MES）等軟件系統(tǒng)構(gòu)成，負(fù)責(zé)接收、處理以及分析來自設(shè)備采集層的數(shù)據(jù)，并提供智能決策支持功能。云服務(wù)器通過對大量數(shù)據(jù)的處理和分析，實(shí)現(xiàn)對電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和故障診斷，從而為決策者提供決策參考和預(yù)警提示。在軟硬件協(xié)議方面，系統(tǒng)采用Modbus 協(xié)議、4G 無線終端設(shè)備（Data Transfer unit，DTU）以及自定義通信協(xié)議，確保傳輸?shù)姆€(wěn)定性和安全性。設(shè)備采集層包括配電柜、蓄電池、環(huán)境設(shè)備以及安防設(shè)備等多種設(shè)備，通過M2M 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（串口服務(wù)器）與本地計(jì)算機(jī)端（Agent）連接，實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的上傳和管理[3]。

圖3 智能決策支持系統(tǒng)架構(gòu)

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗模塊設(shè)計(jì)

智能決策支持系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗模塊通過對從設(shè)備采集層獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除其中的異常值、重復(fù)值以及缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。對清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化及降維等處理，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘。通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作，轉(zhuǎn)換和整合數(shù)據(jù)格式，以滿足不同數(shù)據(jù)分析算法和模型的需求。模塊設(shè)計(jì)考慮了數(shù)據(jù)處理的效率和精度，采用多種數(shù)據(jù)處理技術(shù)和算法，如數(shù)據(jù)清洗算法、特征提取算法以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換算法，以確保數(shù)據(jù)預(yù)處理的有效性和可靠性。

3.3 數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊設(shè)計(jì)

智能決策支持系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊模塊采用多種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。通過多種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘等，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵特征與模式。其中，統(tǒng)計(jì)分析方法包括回歸分析、時(shí)間序列分析等，用于揭示數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征和趨勢規(guī)律。以統(tǒng)計(jì)分析方法為例，其表達(dá)式為

式中：y表示目標(biāo)變量；xn表示自變量；βn表示回歸系數(shù)；ε表示誤差項(xiàng)。模型可用于分析電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)中各項(xiàng)指標(biāo)之間的線性關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)算法如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等則用于構(gòu)建預(yù)測模型和分類模型，實(shí)現(xiàn)對電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測和分類[4]。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析等，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系和隱藏規(guī)律[5]。綜合利用這些方法，可以實(shí)現(xiàn)對電力系統(tǒng)通信數(shù)據(jù)的全面分析和挖掘，為用戶提供準(zhǔn)確、可靠的決策支持。

3.4 用戶界面與決策支持功能設(shè)計(jì)

智能決策支持系統(tǒng)的用戶界面設(shè)計(jì)主要采用Web 端實(shí)現(xiàn)跨平臺操作，用戶可以在任何設(shè)備上進(jìn)行系統(tǒng)訪問和操作，無須下載安裝軟件。界面設(shè)計(jì)包括實(shí)時(shí)報(bào)警功能，及時(shí)提醒用戶系統(tǒng)異常情況；同時(shí)提供計(jì)算機(jī)和手機(jī)端的訪問支持，增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性和便捷性。決策支持功能設(shè)計(jì)結(jié)合數(shù)據(jù)分析和挖掘結(jié)果，為用戶提供可視化的數(shù)據(jù)展示和決策建議，助力用戶做出準(zhǔn)確且及時(shí)的決策。

4 案例研究與驗(yàn)證

4.1 案例概況

在某城市的電力配電系統(tǒng)中，采用智能決策支持系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和故障診斷。在某時(shí)刻，系統(tǒng)檢測到一處配電柜溫度異常升高，可能存在潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)過系統(tǒng)自動分析和診斷，發(fā)現(xiàn)是柜內(nèi)電纜連接不良導(dǎo)致的異常發(fā)熱現(xiàn)象。系統(tǒng)立即發(fā)出報(bào)警通知并提供了相應(yīng)的修復(fù)建議，避免了潛在的安全隱患。

4.2 結(jié)果驗(yàn)證與效果評估

通過對系統(tǒng)應(yīng)用效果的評估與比較，可以清晰地看出智能決策支持系統(tǒng)在電力系統(tǒng)故障診斷與修復(fù)方面的顯著優(yōu)勢，具體如表1 所示。與傳統(tǒng)方法相比，智能決策支持系統(tǒng)在故障診斷時(shí)間上減少了60%以上，且故障定位準(zhǔn)確率提升了25%，維修時(shí)間也得到大幅縮短。同時(shí)，智能決策支持系統(tǒng)有效降低了停電維修成本，提高了客戶滿意度。這些結(jié)果表明智能決策支持系統(tǒng)在提升電力系統(tǒng)運(yùn)行效率、降低運(yùn)維成本、提高用戶體驗(yàn)等方面具有顯著的效果和潛力，為電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行和可持續(xù)發(fā)展提供了重要支持。

表1 系統(tǒng)應(yīng)用效果

5 結(jié) 論

文章通過對電力系統(tǒng)通信的架構(gòu)與組成、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用、智能決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)等方面的綜合研究，提出了一套有效的解決方案。通過數(shù)據(jù)采集與存儲、數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)挖掘與智能決策支持等關(guān)鍵步驟，構(gòu)建了一個完整的智能決策支持系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測、故障診斷及智能決策的全面支持。文章的研究成果對于促進(jìn)電力系統(tǒng)通信中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用和智能化決策的發(fā)展具有重要意義，為電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行和智能化管理提供了可靠支持。