湯曉君，丁衛(wèi)東，呂泱宇，吳翊，李盛濤，崔新奇，王浩洋

(1.電氣設備電氣絕緣國家重點實驗室(西安交通大學)，陜西 西安 710049；2. 國網上海市電力公司檢修公司，上海 200063)

“三型兩網”是我國近年來電網發(fā)展的戰(zhàn)略計劃，其中“三型”指的是樞紐型、平臺型、共享型，“兩網”指的是堅強智能電網和泛在物聯網。“三型”是目標，“兩網”是抓手。相較于泛在電力物聯網，堅強智能電網更傾向于基礎設施的建設，更貼合于我國智能電網發(fā)展初期的現狀，在國家電網建設中處于更為重要的位置。然而，為了電網運行更安全、管理更精準、服務更優(yōu)質，需要在堅強智能電網的基礎上，開展泛在電力物聯網建設[1]，將云平臺、大數據與電力系統(tǒng)相融合，實現能源互聯。不論是堅強智能電網，還是泛在物聯網，智能傳感技術都是重要的建設基礎[1-8]。近年來提出的透明電網，目標是獲得電網的全部信息，讓電網的信息透明化，以實現更高的智能化[2]，因此其建設也是以智能傳感為基礎。近年來，在信息領域出現了一個熱點名稱——智能感知，隨后這個詞迅速進入電氣工程領域。相較于智能傳感，智能感知添加了“知”的內容，結合人工智能，使得傳感技術更加自動化、擬人化。

由此可見，智能電網和智能感知的交集將越來越大，但是目前業(yè)內對智能感知的認識還有些模糊。為此，本文首先探討智能電網和智能感知的概念與研究內容，然后介紹智能電網領域中智能感知方向的研究現狀，最后根據智能電網的研究目標，探討智能電網中的智能感知技術的發(fā)展方向。

1 智能電網與智能感知

智能電網(smart grid)這一概念最早由美國電力研究學會(Electric Power Research Institute，EPRI)于2001年提出，并于2003年將未來電網定義為智能電網。從提出以來，智能電網的概念幾經變化，目前有多個版本，尚無統(tǒng)一的定義。例如:清華大學盧強教授認為，智能電網就是110 kV及以下電壓等級的智能電力系統(tǒng)[3]；梁衛(wèi)國教授認為，智能電網是用數字信息技術來優(yōu)化電能質量的電網[4]。盡管定義不一，但智能電網建設的主導思想基本相同，都是期望通過數字化信息網絡系統(tǒng)將能源資源(煤炭、水力、光能、風能等)開發(fā)、輸送、存儲、轉換(發(fā)電)、輸電、配電、供電、售電、服務、儲能與電力能源終端用戶的各種電氣設備與其他用能設施連接在一起,通過智能化控制手段實現精準供能、對應供能、互助供能和互補供能，將能源利用效率、能源供應安全提高到一個全新水平，將污染物與溫室氣體排放降低到環(huán)境可接受的程度，使用戶成本和產業(yè)投資達到合理的狀態(tài)[2]。

與智能電網相比，“堅強智能電網”中的“堅強”主要體現在“特高壓骨干網”的物理基礎和“各級電網的協調”管理上，體現在“電力流、信息流、業(yè)務流”的高度一體化融合上，本質上是智能電網的一個子集[4]。智能電網架構如圖1所示，它以下層堅強電力網絡為支撐，與上層網絡互聯，應用信息融合，實現質效提升與融通發(fā)展，這也是本文討論智能感知的應用范疇是智能電網而不是堅強智能電網的原因。

智能感知目前也尚無統(tǒng)一的概念。一般認為，其本質上是傳感與人工智能的結合，不僅包括通過傳感器獲取外部信息的能力，也包括通過記憶、學習、推理、判斷等過程，實現認知環(huán)境、對象類別與屬性的能力。從詞義的理解，智能感知應該包含3個部分——感、知和智能。

“感”即傳感，傳感器就是能感知規(guī)定的物理量，并按照一定的規(guī)律將其轉換成可用信號的器件或者裝置?！耙?guī)定的物理量”一般指的就是被測物理量；“規(guī)律”指的就是傳感器的工作原理；“可用信號”指的就是電信號，或便于轉換成電信號的參數與信號，或數字化信號[9]。例如全光纖電流傳感器，其規(guī)定的物理量是電流，規(guī)律是磁光效應，可用信號是光信號，通過光電轉換，可將其轉換成電信號。從傳感器的定義可以看出，輸出信號只是反映了被測量信息的信號，其可靠性如何、受到的干擾有多大等并不清楚。為提高傳感器測得結果的可靠性、準確性等性能，將傳感器技術與計算機技術相結合，產生了智能傳感器技術，傳感器也就變成了智能傳感器系統(tǒng)[9]，其結構如圖2所示。

圖1 智能電網架構Fig.1 Smart grid architecture diagram

實際上，智能傳感器系統(tǒng)在結構上已經具備網絡連接，在工作流程上具備了記憶、學習、推理、判斷等過程。例如，智能血壓計就包括抗干擾設計、根據年齡層推理、最終做出判斷等過程[9]。

“知”即知道，是由某些技術手段所達到的一種擬人化的行為模式，具體指智能傳感器系統(tǒng)中的智能化達到的性能，除了提高可靠性等傳統(tǒng)傳感器性能外，還能由測得信號通過邏輯推理等，直接給出結論。顯然，智能感知中的“感知”，本質上是包含邏輯推理、分類與決策的智能傳感，和傳感器定義中的“感知”并非一個概念，而是有更深的內涵。

相對于傳統(tǒng)的感知，智能感知還有更高層次的功能。傳統(tǒng)的智能傳感器系統(tǒng)主要針對某個或幾個“規(guī)定的物理量”而言，目的是得到更為準確的測量結果，以及初步的推理、分類與決策功能，其獲取的信息相對有限，需要進行的推理、分類、決策功能有限。智能感知則是獲取更多的傳感信息，由之產生新的特征信息，通過多個特征信息組合進行全方位的推理與判斷，形成更高層次的結論，其理論基礎是基于大數據深度學習的感知對象特征提取，以及基于各種特征的類生物機制的推理方法等。例如：攝像頭只是一個視覺傳感器；智能化視覺傳感器則可以自動對焦，根據場景調整感光度，得到清晰的圖像，甚至給出初步的判斷結果，例如光線強度與光譜分布等；而單目智能視覺系統(tǒng)還可以進行人臉識別，在給定的范圍內，識別出圖像的具體目標人物；雙目智能視覺系統(tǒng)則可完全模擬人的視覺，在識別人的同時，還可識別其與攝像頭之間的距離。這樣的視覺系統(tǒng)首先要獲取識別目標的清晰圖像，這是常規(guī)智能傳感器實現的功能，然后經過圖像的處理與特征提取，與樣本集比對分析計算，才能得到準確的結果，其智能化比傳統(tǒng)的智能傳感器明顯有大幅提升。如果說人臉還可以通過偽裝來蒙混的話，那么再結合人的聲音識別、氣味識別、虹膜識別、指紋識別，則幾乎可以實現100%正確率的身份識別，這樣的感知能力提升幅度更大。

在人工智能系統(tǒng)迅速發(fā)展的今天，智能感知在機器視覺、指紋識別、目標識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、態(tài)勢感知、智能搜索、航天測控等諸多領域取得了許多輝煌的成就。

2 智能電網中智能感知技術的研究現狀

從第1章中討論的智能感知所需要達成的目標來看，其涉及的技術主要包括傳感器技術、人工智能與大數據技術。此外，由于有些應用需要網絡獲取信息，因此還涉及通信技術、網絡安全等。例如機場的人臉識別，攝像頭位于機場內部，旅客的人臉信息則需要通過網絡獲取。電力設備有機組合、協同工作，其相互之間的數據通信需按照一定的協議與標準來實現，因此協議和標準也是智能電網中智能感知技術的研究工作內容。智能感知與智能電網的應用系統(tǒng)如圖3所示。

LPWAN—低功耗廣域網，low-power wide-area network的縮寫；NIST—國家標準與技術研究院，National Institute of Standards and Technology的縮寫；CMS—內容管理系統(tǒng)，content management system的縮寫；GIS—地理信息系統(tǒng)，geographic information system的縮寫；MMW—維修管理站，maintenace management workstation的縮寫；EMS—能量管理系統(tǒng)，energy management system的縮寫；CIS—用戶信息系統(tǒng)，consumer information system的縮寫；OMS—停機管理系統(tǒng)，outage management system的縮寫。

2.1 傳感器技術

傳感器技術是信息領域的三大支柱(傳感、通信與計算機)之一。智能電網需要感知眾多的狀態(tài)信息，除了用最為重要的關鍵節(jié)點和設備的電壓、電流實時信息[10]進行決策外，還需要利用微氣象、溫度、桿塔傾斜、覆冰、舞動、弧垂、風偏、局部放電、介質損耗、絕緣氣體、泄漏電流、振動及壓力等多種傳感器及智能終端的廣泛部署，實現對電氣主設備狀態(tài)、環(huán)境與其他輔助信息的采集，支撐電網生產運行過程的信息全面感知及智能應用[11-12]。為了推動智能傳感技術的發(fā)展，亟需從傳感原理、材料、器件、網絡傳輸、數據處理和綜合應用上進行突破[5,13]。

從原理、材料的角度來解決傳感器問題，幾乎可以從根本上解決一些問題，例如光纖溫度傳感器、光纖電流傳感器等可從根本上解決測量環(huán)境電磁場干擾問題；但這種解決方案周期長，難度大，投入也大。從器件、數據處理和綜合應用方面解決問題，則可能相對要簡單一些，例如從測量裝置結構結合數據處理的角度，分別提出了自校正直流電壓檢測方法[14]、大電流傳感器方案[15]與偽雙極直流輸配電線路單極接地故障定位方法[16]，這種解決方案無需新材料，利用現有材料與器件就能解決直流電壓檢測中的漂移問題，以及電磁感應式大電流傳感器笨重、體積大的問題等。因此，不同的傳感器技術各有千秋，需要全面發(fā)展。

自特高壓輸電線路建成后，國家電網有限公司近兩年立項的科研項目中，測量技術方面的項目占比居高不下，這也反映了電工領域專家對傳感技術的重視。但與信息技術三大支柱的另外兩大支柱相比，傳感器技術的發(fā)展一直相對緩慢。智能電網對傳感器適應能力等方面要求更為苛刻，例如耐高溫、抗電磁干擾等，因此傳感器技術的發(fā)展存在著嚴峻的挑戰(zhàn)。

2.2 通信技術

目前，智能電網應用中的遠程通信主要釆用電力線載波、無線專網、光纖專網及3G/4G移動通信技術等，本地網絡則主要采用ZigBee、WirelessHART、藍牙、工業(yè)Wi-Fi等無線通信方式。對于高電磁輻射環(huán)境，本地網絡則采用光纖通信等。隨著5G通信技術的推廣應用，其因支撐高帶寬、高容量及低延時等感知需求[17]，在智能電網中的應用也將加速發(fā)展。智能電網的通信網絡如圖4所示。

此外，為了滿足能耗小、高度分散的電力傳感器連接，還開展了LPWAN應用研究[18-19]，包括LoRa、Sigfox、NB-IoT等，為多參量感知提供組網、通信技術方案，通過多源數據融合，支撐缺陷診斷、精準預測等應用[13]。無人值守的智能化變電站已經在某些區(qū)域進行試點，通過短距離工業(yè)通信技術建立變電站傳感測控網絡，部署溫度、濕度、磁控感應、水浸、振動等感知傳感器，采集傳感數據[20]，以多維數據實現變電站的全方位監(jiān)控，提高變電站運行的可靠度。除了變電站方面的應用，結合邊緣計算等云計算模型，LPWAN可應用于電力終端設備的監(jiān)測，例如針對電力塔桿傾斜、移動、振動等的檢測，預防電力事故的發(fā)生，同時也可應用于新能源發(fā)電的監(jiān)測，推動分布式能源發(fā)電并網[21]。

圖4 智能電網的通信網絡Fig.4 Communication network of smart grid

總體而言，高帶寬、高容量、低延時、低功耗、低成本形成的“兩高三低”，是智能電網中通信技術的發(fā)展目標。

2.3 網絡安全

2014年Havex木馬攻擊[22]和2015年烏克蘭電網停電[23]均是典型的由于信息系統(tǒng)遭受破壞而引發(fā)的真實案例，自這2次事故以來，智能電網中的信息安全問題日益受到電氣領域專家的重視。

近年來，智能電網中主要采用的網絡安全方案包括匿名密鑰分發(fā)方案[24]、身份驗證和授權方案[25]、基于SM2協議、基于哈希的智能電網消息認證碼密鑰協議解決方案[26]、基于計算Diffie-Hellman問題和雙線性映射的智能電網密鑰建立和匿名認證解決方案、基于多因素的身份認證方案[27]等。這些方法各有千秋，甚至有共同的缺陷，因此一直有新的方案被提出。例如：由于智能電網通信的輕量級和高效性要求，上述方案中使用的密碼算法效率較低；此外，上述方案只能實現單向認證，無法避免虛假的智能控制中心(攻擊者)對智能終端的惡意控制和操作。在智能電網通信網絡中，只有同時實現雙向身份認證和會話密鑰生成，才能保證智能電網終端與智能電網控制中心之間的安全通信。為此，張志強在考慮設備性能和數字簽名情況下，提出了基于多因素的身份認證方案與基于身份的新密鑰建立協議，保障數據在傳輸、存儲和使用過程中的機密性、完整性和可用性[28]；為保證惡性數據注入攻擊在電網運行中能被高效實時檢測處理，劉鑫蕊等提出一套面向監(jiān)視控制與數據采集(supervisory control and data acquisition，SCADA)和相量測量單元(phasor measurement unit，PMU)混合量測的智能電網惡性數據在線防御流程[29]。這些工作提高了智能電網中感知系統(tǒng)的網絡安全性。

除了上述網絡安全措施外，區(qū)塊鏈[30]是加強智能電網數據安全的另一種選擇，但是這種方法增大了數據的存儲量，成本較高。同時還必須意識到網絡安全問題將永遠是智能感知的關注點之一。

2.4 協議與標準

要使來自于不同供貨商的電網設備能協同工作，協議與標準是至關重要的。這種協議與標準(尤其是互操作性標準)需要由學術組織、行業(yè)協會、國家或國際組織主持制訂發(fā)布。

自提出智能電網的戰(zhàn)略計劃以來，IEEE在2010年就開始致力于制訂一套智能電網的標準和互通原則(IEEE 2030)[31]。與此同時，國際電工委員會(International Electrotechnical Commission，IEC)[32]和NIST也在為開發(fā)這些標準作出巨大努力。國內電網企業(yè)也為此做了大量工作。以通信為例，其內容就涉及智能電網用戶端通信系統(tǒng)[33]、電力通信光纜安裝[34]、通信網運行評估[35]、通信機房動力環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)及接口技術[36]、通信運行管理[37]、通信站運行維護[38]等。此外，國家電網有限公司還制訂了《輸變電設備物聯網節(jié)點設備無線組網協議》[39]《輸變電設備物聯網微功率無線網通信協議》[40]等協議。這些協議、標準的制訂與發(fā)布，確保了智能電網建設的順利進行。隨著智能電網建設的推進，還會有更多的協議與標準推出。

2.5 人工智能與大數據分析

智能感知的本質是傳感器與人工智能大數據技術的結合，智能感知的出現得益于深度學習、知識圖譜新興人工智能算法理論等的突破，以及以圖形處理單元(graphics processing unit，GPU)、張量處理單元(tensor processing unit，TPU)為代表的高計算力技術的發(fā)展，為人工智能與大數據應用提供了技術支撐[41]；因此，人工智能與大數據分析在智能感知中占據重要的地位。

目前，人工智能與大數據分析技術在智能電網領域已有廣泛研究，技術方面包括數據的預處理[42]、大數據融合處理技術以及大數據分析決策技術[43]等，應用方面包括發(fā)電調度[43]、數據調度與快速分發(fā)[44]等。

人工智能和大數據分析在智能電網中的應用目前還處于起步階段。隨著人工智能與大數據技術的發(fā)展，以及計算機硬件性能的提高、傳感器技術的發(fā)展，其應用將越來越廣。例如：在發(fā)電部分，為推行風能、太陽能等清潔能源的協調利用，建立風光預測、設備故障診斷、優(yōu)化調度等的人工智能系統(tǒng)；在用電部分，為提高電力部門的經濟效益，建立基于數據挖掘的電力營銷系統(tǒng)[45]；為減少電力損耗，提高供電可靠性，建立基于用電采集信息的防竊電系統(tǒng)。上述潛在的應用場景都可以為傳統(tǒng)電網運行過程中問題的解析方法提供新的思路。

3 智能電網中智能感知技術存在的挑戰(zhàn)

我國智能電網發(fā)展迅猛，智能感知技術的發(fā)展也如火如荼，但整體而言智能電網中的智能感知技術還處于起步階段，未來的發(fā)展還面臨諸多的挑戰(zhàn)，包括業(yè)內對智能感知的認識、傳感器技術、信息獲取系統(tǒng)的構建與性能評價、電網的故障發(fā)展機理與狀態(tài)表征、信息傳輸與大數據處理等。

3.1 對電網智能感知的認知

電網的感知系統(tǒng)主要是為電網的安全運行保駕護航，本身不直接產生效益，或者說產生的效益相對有限。從近年來國家電網、南方電網的立項項目來看，電網企業(yè)目前對感知系統(tǒng)的建設已經非常重視，但項目的長期落實可能還會受到傳統(tǒng)觀念的沖擊，特別是實施部門、團隊負責人對智能感知的作用的認知。如果無法徹底轉變觀念，那么智能電網的建設將受到極大影響。

此外，人們希望使用電子設備能像使用手機一樣簡單，但是對于電網的智能感知系統(tǒng)來說，這是不太現實的。其原因主要在于手機的應用環(huán)境和人們用手機的習慣等相對而言非常接近，而感知系統(tǒng)的應用環(huán)境和及其性能要求則千變萬化。例如，水力發(fā)電機轉子和定子間距的監(jiān)測、火電廠鍋爐風門開度的監(jiān)測均屬于間距監(jiān)測，但前者所處的環(huán)境電磁場非常強，后者則屬于高溫多塵環(huán)境。間距測量方法包括電容法、電感法、光學法等，顯然前者不可以采用電容法和電感法，因為這2種方法受環(huán)境電磁干擾嚴重；而后者則由于高溫與灰塵環(huán)境，不便采用光學法和電容法。此外，即使工作原理相同，傳感器的型號也千差萬別，性能指標也不盡相同。因此，在智能電網應用中，要求技術開發(fā)人員既要熟悉現場環(huán)境，又要熟悉檢測所用傳感器的原理、性能指標要求等，否則可能導致感知系統(tǒng)配置錯誤，帶來的后果將非常嚴重。例如，如果選用渦流傳感器監(jiān)測發(fā)電機轉子和定子間距，由于渦流傳感器本身產生的磁場遠比環(huán)境磁場弱，監(jiān)測的結果基本是錯的，那么根據監(jiān)測結果進行轉子位置調整的結果也是錯的，一旦發(fā)生轉子和定子剮蹭，則機組報廢，而由此引發(fā)的大停電所帶來的損失遠比機組報廢的損失更大。

由此可見，智能感知的應用可大幅提升“兩網”的性能，同時對技術人員的要求也大幅提升。

3.2 高性價比傳感器的開發(fā)

智能電網中智能感知系統(tǒng)的建設需要大量的傳感器。雖然目前傳感器的品種很多，性能也提高很快，但相對于智能電網的需求，依然存在諸多不足。

國內電力傳感器企業(yè)規(guī)模參差不齊，小型企業(yè)占比近70%，產品以低端為主，傳感器的質量、功能、性價比均需提高，特別是高端產品自給率不足。同時，電力傳感器的產品品種、系列以及電力傳感技術體系亟待完善[13]。

a)壽命。電力設備的壽命大多幾十年，甚至上百年，而許多傳感器或監(jiān)測儀器的使用壽命可能只有幾年，甚至更短。傳感器的頻繁更換將使電網的智能感知系統(tǒng)的價值大打折扣，例如，光學電壓傳感器在光源正常工作時壽命應不少于10 a，但目前傳感器所用發(fā)光二極管(light-emitting diode，LED)光源的連續(xù)工作壽命一般約50 000 h(約5.7 a)，而半導體激光源(laser diode，LD)的正常工作壽命通常小于LED，一般不超過25 000 h(約2.9 a)。

b)帶寬。常規(guī)的被測信號，特別是機械信號，其帶寬相對較低，達到kHz級已經是比較高的頻率，而且其分量幅值往往會隨著頻率的增大而減小。但是電信號比較特殊，其信號帶寬跨度非常大，同時信號的各頻率分量幅值往往與頻率沒有確定關系。例如，不同形式的放電，高頻分量的電流幅值可能比低頻分量還要大。如果傳感器的帶寬不夠高，由于信號中高頻分量的衰減，測得的信號失真度將非常大，難以反映真實情況。

c)體積與重量。電網需要監(jiān)測的參數眾多，監(jiān)測環(huán)境各異，因此需要的傳感器不止數量多，種類也不同，目前的傳感器在體積和重量方面依然無法滿足需求。例如，如果可以在架空線上安裝電流互感器，則很容易解決傳輸線路故障的定位問題；但是現有電流互感器的體積和重量過大，在架空線上安裝電流互感器是難以實現的。

d)抗干擾能力?？垢蓴_能力也稱環(huán)境適應能力。電力設備的工作環(huán)境往往比較惡劣，除了強電磁場之外，還包括高溫、風吹日曬、冰封雪蓋、沙塵侵蝕等惡劣環(huán)境。這就要求智能電網中的傳感器必須有很強的適應能力。我國地域遼闊，各區(qū)域環(huán)境差異很大，要開發(fā)具有全天候適應能力的傳感器系統(tǒng)，難度進一步加大。例如GIS分解氣體的分析，由于氣體本身極不穩(wěn)定，如果取樣到實驗室分析，其組分濃度已發(fā)生變化，無法反映真實情況，而在線監(jiān)測則由于強電磁干擾和高壓力等原因尚未實現。

e)價格。任何系統(tǒng)的建設都要考慮其性價比。完整智能電網的建成，依賴于大量傳感器的使用。如果某些電網狀態(tài)智能感知系統(tǒng)中的傳感器價格過高，則可能無法實現大面積安裝，其結果是智能電網的不完整。例如，輸電線路跨越距離長，架設環(huán)境復雜多變，具有分布式特性，而現階段對輸電線的監(jiān)測只是選取了部分重要的節(jié)點和分段，遠遠達不到廣域監(jiān)測的水平。

信息技術的三大支柱包括傳感器、通信與計算機。相對于另外兩大支柱的跨越式發(fā)展，傳感器的研發(fā)由于涉及材料、工藝、測試與驗證等多方面的學科(如圖5所示)，其發(fā)展一直較為緩慢，這可能會成為制約智能電網建設的一個瓶頸。

虛線表示流程中的問題反饋。

3.3 信息獲取系統(tǒng)性能的評價與構建

測量理論與技術已經發(fā)展了很多年，雖然近年來一直取得了不俗的進展，但理論依然不夠完善，甚至缺陷很明顯。這種缺陷主要體現在動態(tài)測量不確定度問題和交叉敏感問題。

目前一直沿用的測量理論體系主要是建立在靜態(tài)測量基礎上，而在線監(jiān)測大多是動態(tài)測量，被測信號一直在變化，在電力系統(tǒng)領域這種情況尤其突出，被測信號的頻帶甚至可能比測量儀器的帶寬還要寬。靜態(tài)測量的理論應用到動態(tài)測量，由于條件改變，其適用性可能受到限制，致使測量結果可信度差，甚至是錯誤的。雖然二十多年前就有學者開展了動態(tài)測量不確定度的評估方法研究，但至今仍不成熟?，F有的動態(tài)測量不確定度評估方法主要應用于機械領域。這是由于機械領域的信號帶寬往往小于傳感器帶寬，而且信號的幅值往往隨著頻率的增大而減小。電信號則不然，有的放電電流信號帶寬可達GHz級別，絕大多數電流傳感器是無法檢測的。

選擇性是傳感器的重要性能指標。對于測量者來說，希望幾乎所有的傳感器都只對1個參數敏感，這樣其輸出信號干擾自然就少。但現實情況并非如此，例如，幾乎所有的傳感器都存在溫度漂移問題。為此，需要采用補償的方式來降低交叉敏感，提高測量結果的準確度。但是，在交叉敏感情況下構建的多傳感器系統(tǒng)的不確定度由于參量多、涉及建模方法等原因，至今沒有完善的評估方法。

測量理論與技術的不完善直接導致智能電網中感知系統(tǒng)的構建缺少依據與指導方針。未來需要建立完整的電網感知系統(tǒng)，包括傳感計量、故障智能診斷、性能監(jiān)測、信息傳輸等，具體如圖6所示。測量理論與技術的缺乏，使得智能電網中監(jiān)測系統(tǒng)的性能評價與構建面臨巨大考驗。

3.4 電網故障的發(fā)展機理與表征

傳感只是得到信號，而感知則需要通過測得的信號進行特征提取、邏輯推理和決策等運算。對于智能電網，這些運算往往需要電網故障的發(fā)展機理、表征電網故障類型與發(fā)展等級的表征方法等知識。雖然相關理論近年來已經在多方面取得進展，但依然不夠完善，許多電網故障機理還不夠透明，在發(fā)展初期的信號甚至無法探測或表征。例如感應式電流互感器，我國幾乎每年都會發(fā)生電流互感器爆炸事故，但只能在事故發(fā)生后分析原因，還沒有特別好的早期故障表征與監(jiān)測方法。

目前有采用神經網絡、支持向量機等方法來擬合電力設備的故障發(fā)展模型[10]，從建模的角度來說，就是為了得到1個函數。神經網絡、支持向量機等方法本質上是“暗箱子”建模法，在大量樣本的基礎上通過“有教師學習”來確定函數的輸入輸出特性。這樣的方法存在3個方面的問題：首先是樣本問題，如果樣本不足以表征函數的特性，那么很難得到準確的函數關系；其次是所選擇的逼近函數結構的確定、響應函數的選擇，需要大量經驗，而這種經驗沒有嚴謹的科學依據；再者，得到的函數復雜而不太準確。例如采用神經網絡逼近1個正切函數，如果采用徑向基網絡，隱層響應函數是高斯函數，這需要用許多隱層節(jié)點才能得到比較高的函數逼近準確度，而且只能在有限范圍內得到比較準確的逼近結果。若采用BP神經網絡進行函數逼近，隱層直接用正切函數，那么隱層只要1個節(jié)點即可，而且是全范圍逼近，準確度還很高。要準確地選擇正切函數做隱層節(jié)點，前提就是被逼近函數的整個響應過程是非常清晰的，在電力設備故障診斷中，這其實就是故障的發(fā)展機理與表征。由此可見，電力設備的故障發(fā)展機理研究在智能電網的建設中依然非常重要。

圖6 電網智能感知系統(tǒng)Fig.6 Power grid intelligent perception system

3.5 信息傳輸

智能電網中的信息傳輸，主要存在傳輸速度和信息安全2個方面的挑戰(zhàn)。

3.5.1 傳輸速度

雖然光纖通信、5G、行波通信等信息傳輸技術均取得了重大突破，但對于智能電網而言，目前依然存在2個方面的挑戰(zhàn)：首先，電信號的傳輸速度非?？?，這就使得電氣災害相對于其他災害而言，其傳播速度快得多。一旦發(fā)生電氣故障，如果沒能快速感知并快速切斷相關線路，那么后果可能會非常嚴重。按照智能電網的建設目標，這類故障是應該避免的，這就對信息傳輸提出了新的挑戰(zhàn)。其次，電網的智能感知所需的信號可能是其他臺區(qū)甚至其他地區(qū)的信號，而不只是當地測得的信號。由于信號長距離傳輸，不太可能有專用信號傳輸線，難以保證信號的實時性。

3.5.2 信息安全

隨著智能電網的深入推廣，電網信息化進一步普及，在為電力部門與用戶提供更優(yōu)質服務的同時，也帶來了許多潛在隱患。例如，若在用電信息采集過程中有第三方實現了對計量裝置的控制，將導致電力部門與用戶的雙向損失，嚴重時將導致電力設備的損壞[46]。

如果說對智能電網中的智能感知網絡的攻擊是矛的話，那么網絡的安全防御就是盾。一方面，沒有哪種盾可以防御一切武器的攻擊，要造出合適的盾，首先得清楚攻擊方式，這使得造盾總是滯后于造矛；另一方面，造盾的成本遠比造矛的成本高。如何快速造出廉價有效的盾，是智能電網中信息安全方面的一大挑戰(zhàn)。

3.6 大數據信息處理

計算機技術近年來取得了多次跨越式發(fā)展，超級服務器、云計算、大數據等技術層出不窮。但是相對于電力系統(tǒng)數量龐大的傳感器網絡獲取的數據而言，現有的大數據信息處理能力依然不足。這主要有大數據方法本身和計算速度2個方面的原因。

大數據處理已廣泛應用于發(fā)電調度、數據調度與快速分發(fā)等方向，但是，這種應用的背景條件是目前所獲得信息量相對有限，主要是電信號方面的信息。如果整個電網真的像2.1節(jié)提到的那樣，開始收集微氣象、溫度、桿塔傾斜、覆冰、舞動、弧垂、風偏、局部放電、介質損耗、絕緣氣體、泄漏電流、振動及壓力等信息，那么從所有這些信息匯聚成的海量數據中提取有效信息就像大海撈針；因此，對大數據處理方法提出了更高的要求。大數據技術開發(fā)者不但要掌握大數據技術，還要熟悉各種電網的各類電力設備運行特性、故障特征、整個電網的運行，以及對所感知系統(tǒng)的構建等。由于電力設備的故障類型眾多，特征各異，參數監(jiān)測方法五花八門，要獲得完美的智能電網的大數據信息處理能力非常困難。

雖然計算機硬件從單核發(fā)展到多核，計算能力得到了很大的飛躍，但是相對于電網的大數據量來說，其計算能力依然不足。例如，以電能表為例，1個省的電能表數量是以千萬計的，即使1 h采集1次數據，全省1 d的數據量即可達到數億級別，如果要將全省1年甚至更長時間的電能表數據集中起來處理，由于數量龐大，那是非常困難的。電能統(tǒng)計分析的實時性要求還不算高，如果數據處理系統(tǒng)配置夠高，給予足夠的時間，也可能還能應付；但若要對全省電網進行暫態(tài)分析，由于實時性要求高，現有技術難以滿足要求。

4 結束語

智能感知技術是我國“三型兩網”建設的基礎，其發(fā)展目前還處于起步階段，由于其涉及的面非常寬，不但包括傳感器技術、電力系統(tǒng)故障診斷，還包括通信、人工智能等，對業(yè)內技術人員提出了非常高的要求。同時，智能感知對其所涉及的各方面技術的要求也非常高，使得其發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)也很多、很嚴峻。此外，由于智能感知需在多方面技術的協作下才能實現，考慮到工程領域的水桶理論，其發(fā)展也將是一個長期的過程。