摘 要：針對(duì)電力系統(tǒng)通信故障頻發(fā)的問(wèn)題，本文采用大數(shù)據(jù)分析方法對(duì)海量電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，識(shí)別故障風(fēng)險(xiǎn)特征。結(jié)果表明，該技術(shù)能有效預(yù)測(cè)通信故障，為運(yùn)維人員提供及時(shí)預(yù)警和故障處理指導(dǎo)。結(jié)論顯示，基于大數(shù)據(jù)的故障預(yù)測(cè)與防范技術(shù)能顯著提升電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，減少故障帶來(lái)的損失，對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行起到重要作用。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；電力系統(tǒng)；通信故障預(yù)測(cè)；防范技術(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP 274 " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

電力系統(tǒng)作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基石，其穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。隨著電力系統(tǒng)日益復(fù)雜和規(guī)模擴(kuò)大，通信故障的頻率和影響也逐漸增加，這對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行構(gòu)成了嚴(yán)重威脅[1]。大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展為電力系統(tǒng)通信故障預(yù)測(cè)與防范提供了新思路。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠處理海量、多樣化和高速產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，從而挖掘隱藏在數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息[2]。在電力系統(tǒng)中，大量設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)以及環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)等都可以通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行深入分析，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)潛在的通信故障風(fēng)險(xiǎn)[3]。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)電力系統(tǒng)通信故障的預(yù)測(cè)與防范技術(shù)進(jìn)行深入研究。

構(gòu)建綜合性的通信故障預(yù)判模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)嚴(yán)密監(jiān)測(cè)，旨在迅速捕捉并應(yīng)對(duì)潛在的通信障礙，進(jìn)而確保電力系統(tǒng)維持高效、穩(wěn)定的運(yùn)行狀態(tài)，有效預(yù)防因通信問(wèn)題導(dǎo)致的系統(tǒng)波動(dòng)或中斷。

1 模型的建立與評(píng)估

本文闡述了一種針對(duì)電力信息系統(tǒng)的安全監(jiān)控技術(shù)框架模型，該模型植根于大數(shù)據(jù)深度分析技術(shù)，其具體構(gòu)建細(xì)節(jié)如圖1所示。此框架的核心為智能電網(wǎng)核心組件（涵蓋電氣設(shè)施、變電站通信總線、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、站級(jí)控制系統(tǒng)、中央調(diào)控中心及工作站等）的即時(shí)安全狀態(tài)信息捕獲與匯聚，隨后將這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)至安全態(tài)勢(shì)智能分析中心[4]。該中心承擔(dān)數(shù)據(jù)長(zhǎng)期倉(cāng)儲(chǔ)與深度挖掘分析的重任，旨在通過(guò)持續(xù)監(jiān)測(cè)與解析，確保全面掌握電力信息系統(tǒng)的安全態(tài)勢(shì)。

為追求大數(shù)據(jù)分析中的高精度成果，本模型創(chuàng)新性地融合了模糊聚類(lèi)關(guān)聯(lián)分析法作為初步篩選工具，隨后深度融合博弈論策略與強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，以深化對(duì)安全態(tài)勢(shì)的洞察與感知能力?；诖髷?shù)據(jù)分析的電力信息系統(tǒng)安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制主要包括3個(gè)核心部分：狀態(tài)信息的提取、系統(tǒng)安全狀態(tài)的評(píng)估以及信息系統(tǒng)安全情況的預(yù)測(cè)。

在電力系統(tǒng)通信故障預(yù)測(cè)中，當(dāng)診斷結(jié)果顯示所檢查部位及其相連元件均無(wú)故障跡象時(shí)，理論上該部位的故障對(duì)相連元件的支持度應(yīng)為0。然而，由于電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和通信網(wǎng)絡(luò)的交織性，實(shí)際診斷過(guò)程中往往會(huì)出現(xiàn)支持度不為0的結(jié)果，這可能導(dǎo)致故障預(yù)測(cè)指標(biāo)偏高，增加對(duì)潛在故障元件誤判的風(fēng)險(xiǎn)。鑒于模糊積分單調(diào)性特性可能對(duì)故障預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度帶來(lái)的潛在影響，對(duì)電力系統(tǒng)通信故障的初步預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行精細(xì)化的預(yù)處理顯得尤為關(guān)鍵且必要。因此，本文采用模糊聚類(lèi)技術(shù)進(jìn)行處理，并選定合適的隸屬度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，隸屬度函數(shù)如公式（1）所示。

（1）

式中：xi 為變量。

在本文所構(gòu)建的配電網(wǎng)故障診斷預(yù)測(cè)模型中，設(shè)定輸入數(shù)據(jù)x的2個(gè)分量x1和x2分別為0.2和0.5。同時(shí)，規(guī)定當(dāng)x=x1時(shí)，即x=0.2，模型輸出f（x1）的值為0.02。由于模型在x=x2，即x=0.5處是連續(xù)的，通過(guò)這一條件求解得到模型參數(shù)c和a分別為0.4302和0.0715。這樣的設(shè)定和求解過(guò)程確保了模型在特定輸入條件下具有預(yù)期的輸出，并滿足連續(xù)性要求。

2 基于大數(shù)據(jù)的通信故障預(yù)測(cè)與防范技術(shù)

通過(guò)深度挖掘和分析通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，揭示潛在的故障模式和趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)收集包括設(shè)備狀態(tài)、傳輸性能、流量模式等多維度信息，運(yùn)用先進(jìn)的算法模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)分析，從而提前識(shí)別可能發(fā)生的通信故障[5-7]。這種前瞻性的預(yù)測(cè)能力為運(yùn)營(yíng)商提供了寶貴的時(shí)間窗口，使他們能夠采取預(yù)防措施，減少故障發(fā)生頻率，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率，保障通信服務(wù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。因此，故障預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)技術(shù)在通信故障防范領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

2.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

當(dāng)構(gòu)建安全態(tài)勢(shì)感知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，核心是通過(guò)前向傳播將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的輸出。在模型反饋過(guò)程中，為了優(yōu)化模型性能，采用了基于回顧性最佳值的調(diào)整方法。模型輸入的是囚徒困境中的支付矩陣值，這些值經(jīng)過(guò)處理后送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

在博弈論的解析框架下，設(shè)定輸入元素dj與輸出指標(biāo)fj。rij被定義為關(guān)聯(lián)度量，它精確捕捉并表達(dá)輸入變量dj與最終輸出fj之間復(fù)雜的相互依賴關(guān)系。這些連接值在訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)被調(diào)整，使模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)安全態(tài)勢(shì)：針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，選擇電流過(guò)沖的正切函數(shù)。這個(gè)函數(shù)具有特定的數(shù)學(xué)形式，用于將神經(jīng)元的輸入轉(zhuǎn)化為輸出。通過(guò)這個(gè)函數(shù)，模型能夠?qū)W習(xí)到輸入數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，并據(jù)此進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。具體的計(jì)算公式根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí)和特定應(yīng)用進(jìn)行選擇和確定，如公式（2）所示。

（2）

式中：rij為連接值。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，λ通常用作調(diào)整激活函數(shù)陡峭度的參數(shù)。學(xué)習(xí)過(guò)程是通過(guò)迭代更新權(quán)重來(lái)模擬的，這些權(quán)重決定了輸入數(shù)據(jù)如何影響模型的輸出。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型會(huì)根據(jù)實(shí)際輸出與期望輸出之間的差異來(lái)逐步調(diào)整權(quán)重，從而優(yōu)化模型的預(yù)測(cè)能力。這一過(guò)程可以通過(guò)多種優(yōu)化算法來(lái)實(shí)現(xiàn)，例如梯度下降法或其變種。通過(guò)不斷更新權(quán)重，模型能夠逐漸學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)中的模式，并據(jù)此進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，如公式（3）所示。

rtij=rijt-1+ （3）

式中：rij為連接值。

當(dāng)事件發(fā)生后，學(xué)習(xí)過(guò)程隨即展開(kāi)。在玩家了解其他玩家的行為后，他們會(huì)基于對(duì)當(dāng)前局勢(shì)的評(píng)估，選擇自己認(rèn)為的最優(yōu)策略來(lái)調(diào)整自己的行為。與此同時(shí)，他們也會(huì)基于這些最優(yōu)策略來(lái)更新和調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以更好地適應(yīng)和預(yù)測(cè)未來(lái)的游戲動(dòng)態(tài)。這種持續(xù)的學(xué)習(xí)和策略調(diào)整是確保玩家能夠做出明智決策，并在不斷變化的環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。

2.2 特征提取與選擇

在基于大數(shù)據(jù)的通信故障預(yù)測(cè)與防范技術(shù)中，特征提取與選擇是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。特征提取主要通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)序分析以及相關(guān)性分析等手段來(lái)進(jìn)行?？梢詫?duì)通信設(shè)備的信號(hào)強(qiáng)度、誤碼率、傳輸時(shí)延等參數(shù)進(jìn)行深入研究，找出那些能夠顯著反映設(shè)備性能變化的特征。

利用數(shù)據(jù)庫(kù)頻繁項(xiàng)識(shí)別，實(shí)現(xiàn)具體特征提取，從而實(shí)現(xiàn)滿足閾值的強(qiáng)規(guī)則項(xiàng)集篩選，如公式（4）所示。

S%=Sup?（X→Y）=P（XY） （4）

式中：S%為某種支持率或成功率；up?（X→Y） 為從X到Y(jié)的特定支持度或成功率； P（XY） 為X和Y同時(shí)發(fā)生的概率。

通過(guò)評(píng)估每個(gè)特征與故障之間的關(guān)聯(lián)性，可以選擇最具代表性的特征集合。特征提取與選擇在通信故障預(yù)測(cè)與防范中扮演至關(guān)重要的角色。針對(duì)電力通信網(wǎng)檢修工作的數(shù)據(jù)挖掘分析，將結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理和多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以全面、深入地分析檢修工作的效率、分布情況以及其他關(guān)鍵指標(biāo)。整個(gè)分析過(guò)程如圖2所示。

2.3 故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

基于大數(shù)據(jù)的通信故障預(yù)測(cè)與防范技術(shù)中，故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建是核心步驟。在完成數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理以及特征提取與選擇后，接下來(lái)便是利用這些精煉后的特征數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建高效的故障預(yù)測(cè)模型。這一流程普遍依賴先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括但不限于支持向量機(jī)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及隨機(jī)森林算法等。

安全態(tài)勢(shì)的刻畫(huà)依賴于多維度狀態(tài)參數(shù)向量Situation=

[factor1，factor2，...，factorK]，該向量全面涵蓋了影響系統(tǒng)安全性的關(guān)鍵因素，例如節(jié)點(diǎn)唯一標(biāo)識(shí)、位置信息、攻擊活動(dòng)的當(dāng)前狀態(tài)及其持續(xù)時(shí)間等。感知體系的核心在于其精心設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，該架構(gòu)層次分明，由輸入層起始，經(jīng)由多個(gè)隱藏層深化處理，并創(chuàng)新性地引入隨機(jī)層，以增強(qiáng)模型泛化能力，最終匯聚于輸出層。各層級(jí)間及不同博弈參與者間實(shí)現(xiàn)信息的無(wú)縫流通與高效整合，共同支撐起對(duì)安全態(tài)勢(shì)的敏銳洞察與精確評(píng)估。

對(duì)電力通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系實(shí)施因子分析方法，既在理論層面展現(xiàn)合理性，也在實(shí)踐應(yīng)用中體現(xiàn)可行性。通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理與回歸分析技術(shù)，得以精確求解因子得分函數(shù)的各項(xiàng)系數(shù)，如公式（5）所示。

（5）

式中：ζ1～ζ10為所提取的因子向量；x1～x10為原有的指標(biāo)變量。

2.4 防范措施制定與實(shí)施

基于大數(shù)據(jù)的通信故障預(yù)測(cè)與防范技術(shù)中，防范措施制定與實(shí)施是保障通信系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。防范措施的制定先要根據(jù)故障預(yù)測(cè)模型提供的預(yù)警信息和故障類(lèi)型，結(jié)合通信系統(tǒng)的實(shí)際情況，綜合考慮設(shè)備性能、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、運(yùn)行環(huán)境等多方面因素。這包括但不限于設(shè)備巡檢周期的調(diào)整、備份設(shè)備的啟動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)路由的優(yōu)化等。防范措施的實(shí)施需要各部門(mén)緊密協(xié)作，確保各項(xiàng)措施能夠迅速且有效地執(zhí)行。針對(duì)預(yù)測(cè)到的設(shè)備故障，可能需要立即安排技術(shù)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢查，同時(shí)啟動(dòng)備用設(shè)備，以保障通信不中斷。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)擁堵的預(yù)警，可能需要調(diào)整網(wǎng)絡(luò)流量分配，優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑。根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)調(diào)整措施，確保防范效果的最大化。同時(shí)，對(duì)實(shí)施過(guò)程中的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行記錄和總結(jié)，為后續(xù)類(lèi)似情況的防范提供寶貴經(jīng)驗(yàn)。

3 實(shí)例驗(yàn)證與分析

為驗(yàn)證本文所提技術(shù)的有效性，本文選取國(guó)內(nèi)某電網(wǎng)公司2018—2023年的通信設(shè)備檢修數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ)，從多個(gè)角度深入剖析電力通信網(wǎng)的檢修工作情況，具體包括檢修工作量的時(shí)間分布、檢修對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)行的影響以及檢修所需的時(shí)間等。

為充分驗(yàn)證本文所構(gòu)建模型的優(yōu)越性，將其與基于粗糙集-遺傳算法（RS-GA）的數(shù)據(jù)挖掘模型在配電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用對(duì)比試驗(yàn)。試驗(yàn)聚焦于評(píng)估2個(gè)模型在識(shí)別最優(yōu)屬性約簡(jiǎn)集規(guī)模及執(zhí)行效率上的表現(xiàn)差異。試驗(yàn)環(huán)境選定為MATLAB平臺(tái)，獨(dú)立開(kāi)發(fā)了針對(duì)2種不同模型的配電網(wǎng)故障定位程序，并選取某市的大型配電網(wǎng)作為測(cè)試對(duì)象，實(shí)施了全面的故障定位模擬。為確保試驗(yàn)結(jié)果的客觀性和可比性，嚴(yán)格控制了除模型核心算法外所有試驗(yàn)參數(shù)的一致性。表1直觀展示了對(duì)比結(jié)果，詳細(xì)記錄了2種模型在達(dá)到最優(yōu)屬性約簡(jiǎn)效果時(shí)所選取的屬性數(shù)量及所需耗時(shí)。

在確保試驗(yàn)環(huán)境與硬件配置嚴(yán)格一致的基礎(chǔ)上，本文所提出的模型在應(yīng)對(duì)大規(guī)模配電網(wǎng)故障診斷任務(wù)時(shí)具有卓越的性能優(yōu)勢(shì)。該模型不僅能夠高效地完成最佳屬性約簡(jiǎn)的計(jì)算，而且顯著縮短故障檢測(cè)的整體耗時(shí)。尤為值得一提的是，模型創(chuàng)新性地融入抗體濃度調(diào)節(jié)機(jī)制，這一策略有效規(guī)避傳統(tǒng)方法易陷入局部最優(yōu)解的局限，大幅提升了故障定位的精確性與可靠性。

圖3清晰地展示了通信設(shè)備檢修數(shù)量隨月份變化的規(guī)律。第一季度的檢修工作量相對(duì)較少，第二和第四季度的檢修工作相對(duì)集中，而第三季度的檢修量與年平均水平基本持平。這一分布情況揭示了國(guó)內(nèi)電力通信設(shè)備檢修的一種常態(tài)：第一季度由于包括農(nóng)歷新年，受春節(jié)假期影響，各類(lèi)檢修工作相對(duì)減少，而春節(jié)前后檢修工作會(huì)逐步恢復(fù)并增多。首先，對(duì)該地區(qū)的通信設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集。其次，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行特征提取和選擇，構(gòu)建基于支持向量機(jī)的通信故障預(yù)測(cè)模型。對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，該模型能夠準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的故障隱患并給出預(yù)警信息。最后，根據(jù)模型的輸出結(jié)果制定相應(yīng)的防范措施并實(shí)施。結(jié)果表明，本文所提技術(shù)能夠有效地提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

圖4直觀展示了安全狀態(tài)感知策略收斂性的詳盡分析結(jié)果，可以清晰地見(jiàn)證本文所提出的安全狀態(tài)感知策略在感知精確度上的卓越表現(xiàn)，同時(shí)，其運(yùn)行效率與收斂速度都很好。在相同條件下，與傳統(tǒng)的SDA算法相比，本策略的運(yùn)行時(shí)間縮短了約3.29%，且更快地收斂至穩(wěn)定狀態(tài)，從而證明了其在安全狀態(tài)感知領(lǐng)域的有效性和效率。

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)收集并分析海量的電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建了全面的通信故障預(yù)測(cè)模型，并運(yùn)用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，識(shí)別與通信故障高度相關(guān)的特征指標(biāo)。結(jié)合預(yù)測(cè)模型與實(shí)際運(yùn)維需求，提出了一套有效的防范措施。在實(shí)際運(yùn)維中指導(dǎo)工作人員及時(shí)應(yīng)對(duì)潛在的通信故障，縮短故障恢復(fù)時(shí)間，減少因通信故障帶來(lái)的損失。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的預(yù)測(cè)模型能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的通信故障風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電力系統(tǒng)通信故障的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

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