基于通信技术的智能电力系统远程监控与管理研究

李 珂

（聊城电力工程监理有限公司，山东 聊城 252000）

0 引 言

随着智能电网的快速发展，通信技术在其中扮演着至关重要的角色。通信技术的应用极大地促进了智能电力系统的远程监控与管理，有效提升了电网的可靠性、安全性以及运行效率。本文旨在探讨通信技术在智能电网中的应用，并设计一套基于通信技术的智能电力系统远程监控与管理方案，通过实验验证方案的可行性，为智能电网的建设和发展提供理论与实践支撑。

1 通信技术在智能电网中的应用

通信技术在智能电网中的应用广泛而深入，涵盖了数据采集、传输、处理以及控制等多个环节。在数据采集方面，智能电表和传感器等设备通过ZigBee、Wi-Fi 等短距离无线通信技术，以及通用分组无线服务（General Packet Radio Service，GPRS）、4G 等广域网通信技术，将电力参数（如电压、电流、功率等）和设备状态信息实时上报至数据中心。例如，国家电网公司在江苏省建设的智能配电网示范工程，采用了光纤复合架空地线（Optical Fiber Composite Overhead Ground Wire，OPGW）与无线Mesh 网相结合的通信方式，实现了配电自动化终端与主站之间的双向通信，端到端通信时延小于100 ms[1]。在数据传输方面，电力系统广泛采用IEC 61850 标准，通过以太网技术构建高速、可靠的通信网络，传输保护、测量以及控制等关键数据。同时，电力光纤通信技术在骨干网中的应用，进一步提升了数据传输的速率和质量，单波长40 Gb/s 的超高速传输已成为现实。在数据处理和控制方面，云计算和大数据技术的引入，使得海量电力数据的存储、分析以及挖掘成为可能，为智能电网的调度控制、故障诊断等应用提供了强大的支撑。

2 基于通信技术的智能电力系统远程监控与管理方案设计

2.1 数据采集与传输

本方案采用多层次、多类型的数据采集与传输架构，以满足智能电力系统复杂多变的监控需求。在数据采集层面，部署了一系列高精度、高可靠的智能传感器和测量装置，如相量测量单元（Phasor Measurement Unit，PMU）、微型气象站等，实时获取电网运行状态参数和环境数据。其中，PMU 的采样频率高达4 000 Hz，相角测量精度优于0.01°，为电力系统的动态监控提供了精准的数据支撑[2]。在数据传输方面，综合利用光纤通信、无线通信等多种技术手段，构建了一张覆盖全域、多路由的通信网络。在骨干网的建设中，采用了OPGW 技术，实现了高达100 Gb/s 的传输速率。同时，通过自动交换光网络（Automatic Switched Optical Network，ASON）技术，实现了业务的智能化调度和保护切换，确保了网络的可用性超过99.999%。在配电网方面，结合了窄带电力线通信（Narrowband Power Line Communication，NB PLC）和无线Mesh 网络技术，实现了高可靠性和低时延的数据传输，端到端时延控制在50 ms以下。此外，引入了基于软件定义网络（Software Defined Network，SDN）的通信网络管理系统，通过灵活的网络资源调度和优化配置，显著提升了通信网络的智能化程度和运维效率。

2.2 云计算与大数据分析

本方案引入了基于云计算的大数据分析平台，专门用于处理和挖掘电力系统中产生的海量监控数据。该平台采用了分布式计算框架Apache Spark，通过内存计算和有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）任务调度技术，实现了高效的并行计算和流式处理。在数据存储方面，采用了Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS） 和HBase 等分布式存储系统。这些系统具有强大的可扩展性，能够支持PB 级别的数据存储。同时，引入了基于Apache Kafka 的实时数据总线，实现了数据的高吞吐量、低延迟传输，单个节点的吞吐量可达到每秒100 万条。在数据分析方面，综合运用了机器学习、深度学习等人工智能技术，构建了多种智能算法模型，适用于负荷预测、故障诊断、风险评估等多种应用场景。例如，在负荷预测方面，采用了长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory Neural Network，LSTM）模型，将预测的平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）控制在3%以内，其性能显著优于传统的时间序列预测方法。此外，针对电力系统的物理特性，引入了基于物理信息的机器学习模型，进一步提升了数据分析的精度和可解释性。相关计算公式为

式中：x表示系统状态变量向量；u表示控制变量向量；Pi表示节点i的有功注入功率；Ui和θi分别表示节点i的电压幅值和相角。

2.3 远程控制与自动化

本方案设计了一套基于物联网和边缘计算的分层协同控制体系，实现了智能电力系统的远程控制与自动化。在边缘层，部署了一系列智能控制单元，如故障检测装置和微型相位测量单元，它们具备本地数据处理与实时控制的能力。特别是馈线终端单元（Feeder Terminal Unit，FTU），它采用了基于ARM Cortex-A9 的高性能处理器，运算频率高达1.6 GHz，并集成了IEC 61850 标准协议栈，支持通用面向对象的变电站事件（Generic Object Oriented Substation Event，GOOSE）和采样值（Sampled Value，SV）等高速通信服务，以实现快速和可靠的数据交换。在控制层，引入了基于多智能体的协同控制框架，通过分布式优化算法实现了区域内的自治控制和全局协调优化。该算法在收敛速度和健壮性方面显著优于传统的集中式控制方法，迭代次数减少了50%以上。在管理层，构建了一套集监控、调度、决策于一体的智能运维平台，支持全景数据可视化和人机交互操作。同时，引入了知识图谱和智能语音技术，实现了基于语义理解的自然语言控制，识别准确率达到95%以上。分布式优化算法的表达式为

式中：xi表示智能体i的状态变量向量；fi表示智能体i的目标函数；Ni表示智能体i的邻居集合；λij表示智能体i与邻居j之间的拉格朗日乘子向量；zij表示智能体i与邻居j之间的一致性变量。

2.4 安全防护机制

在智能电力系统的安全防护机制设计中，构建了一个多层次、纵深防御的安全架构，旨在确保系统的完整性、可用性以及保密性。在设备层，实施了基于可信平台模块（Trusted Platform Module，TPM）的启动和运行时的完整性验证，以防止未授权的固件更换和恶意软件注入。网络层采用了零信任架构，通过软件定义边界（Software Defined Perimeter，SDP）和应用层加密（Application Layer Encryption，ALE）技术，实现了对数据流的严格访问控制和端到端加密，确保了数据传输的机密性与完整性。此外，量子密钥分发（Quantum Key Distribution，QKD）技术的应用，利用量子力学原理提供了理论上无条件安全的密钥交换机制，极大地增强了通信安全性。在应用层，部署了基于区块链的分布式账本技术，用于记录和验证系统操作与数据更改，确保了操作的可追溯性和非抵赖性。通过智能合约和共识机制，区块链技术为系统提供了一个去中心化的信任框架，使得任何未经授权的数据篡改都可被迅速检测和纠正。同时，引入了基于深度学习的异常检测模型，通过实时分析网络流量和系统日志，能够识别出与正常行为模式显著偏离的潜在威胁[3-4]。

式中：θ表示模型参数；yi表示对应的标签；f(xi;θ)表示模型的预测输出；σ表示Sigmoid 函数；L(θ)表示交叉熵损失函数；λ表示正则化系数；Ω(θ)表示参数的正则化项，通常采用L2 正则化来防止过拟合。

3 方案验证与评估

3.1 实验设计

为验证本方案的可行性和有效性，设计了一套基于硬件在环（Hardware-in-the-Loop，HIL）的实时仿真试验平台。该平台采用了实时数字仿真器（Real-Time Digital Simulator，RTDS）和OPAL-RT 等高性能实时仿真设备，能够模拟多达1 000 个节点的大规模电力系统，并支持毫秒级的实时仿真步长。在通信方面，构建了基于长期演进（Long-Term Evolution，LTE）技术和5G 移动通信技术的实际通信网络环境，与仿真平台进行实时连接，并引入了基于SDN 的网络切片技术，以确保关键业务的通信质量[5]。在控制方面，搭建了一套基于可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC）和工业个人计算机（Industrial Personal Computer，IPC）的硬件控制平台，通过开放平台通信统一架构（Open Platform Communications Unified Architecture，OPC UA）实现与仿真平台的实时数据交换，并采用了基于模型的设计方法，自动生成控制代码，从而提高了控制算法的可移植性和可重用性。在数据分析方面，搭建了一套基于Hadoop 和Spark 的大数据处理平台，并采用了混合架构的数据存储方案，结合关系型数据库（如PostgreSQL）和非关系型数据库（如Cassandra）的优势，实现了数据的高效存储和查询。

3.2 结果与讨论

在实验平台上开展一系列测试和评估，全面验证本方案的可行性和优越性。在通信性能方面，采用了基于5G 网络切片的差异化通信方案，对关键业务进行优先级调度和资源隔离，保证了控制命令和测量数据的实时传输。如表1 所示，在不同通信负载下，关键业务的端到端时延均控制在10 ms 以内，满足了智能电力系统的严苛需求。在控制性能方面，引入了基于预测控制的自适应控制策略，通过实时优化控制参数，实现了系统在不同工况下的平稳运行。实验结果表明，与传统的PID 控制相比，所提控制策略在动态响应速度和健壮性方面显著提升，超调量减小了60%以上，并且在系统参数突变情况下，能够快速收敛到新的稳态。在数据处理方面，采用了基于Spark 的内存计算框架，结合数据分区和并行计算技术，实现了海量监控数据的高效处理和实时分析。实验结果显示，在处理100 GB 级别的数据量时，处理时间缩短了70%以上，且随着数据量的增大，加速效果更加显著。此外，引入了增量学习模型，通过定期更新模型参数，保证了数据分析算法的自适应性和准确性。

表1 不同通信负载下的端到端时延性能

4 结 论

本文围绕智能电力系统的远程监控与管理，提出了一套基于通信技术的全新解决方案。该方案从数据采集、传输、处理、控制以及安全等多个维度进行了系统设计和优化，并通过实验验证了其可行性和有效性。研究结果表明，该方案能够显著提升智能电力系统的实时性、可靠性以及智能化水平，为实现电力系统的高效运行和智能调控提供了重要的技术支撑。