电力系统通信中的大数据分析与智能决策支持系统设计

张钦雪，高利达，张 颖

（聊城市光明电力服务有限责任公司阳谷分公司，山东 阳谷 252300）

0 引 言

随着电力系统通信的不断发展和智能化水平的提高，大数据技术在电力系统领域的应用日益广泛。电力系统通信承担着传输监控数据、控制指令和实时通信等重要功能，其稳定性和高效性对电力系统的运行起着至关重要的作用。然而，随着数据规模的不断扩大和数据复杂性的提高，传统的数据处理方法已经无法满足对数据高效处理和智能分析的需求。文章旨在研究电力系统通信中的大数据分析与智能决策支持，通过构建智能决策支持系统，实现对电力系统通信的实时监测、故障诊断以及智能决策，为电力系统的安全稳定运行提供有效的支持和保障。

1 电力系统通信的架构与组成

电力系统通信的架构与组成是电力系统中至关重要的组成部分，主要包括主站控制层、子站通信层以及配电站子系统，如图1 所示。主站控制层通常由数据采集与监视控制（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）服务器和管理信息系统（Management Information System，MIS）服务器组成，用于监控和管理整个电力系统的运行情况。在子站通信层，通常采用多种通信设备，如变电子站、环网柜、柱上开关等，用于实时数据的传输和通信。而在配电站子系统中，主要包括配电房、开闭所、环网柜等设备，用于具体的配电操作和管理[1]。

图1 电力系统通信的架构与组成

2 大数据技术在电力系统通信中的应用

2.1 数据采集与存储

在电力系统中，数据采集是通过各种传感器、监测设备以及通信设备，实时获取电力系统运行过程中产生的各种数据，包括电流、电压、频率、功率、温度等参数，以及设备状态、报警信息等。为了确保数据全面精确，需精心选择传感器，考虑其测量精度、响应速度以及可靠性。监测设备应具备稳定的通信能力，实现实时数据传输和远程监控。随着数据量激增，传统存储方式已难以满足需求，因此需引入分布式存储、云存储等技术，提高可扩展性和灵活性，同时数据存储还要确保高速读写和安全性。此外，数据采集还涉及频率、压缩和清洗等技术问题。不同数据类型应采用不同采集频率和存储策略，降低采集和存储成本。数据压缩和清洗则有助于减少存储空间和提高数据质量，为后续处理和分析奠定坚实基础。

2.2 数据处理与分析

数据处理与分析阶段主要涵盖数据清洗、数据预处理、数据转换、数据挖掘、机器学习以及统计分析等环节，具体如图2 所示。清洗过程中，去除异常、重复及缺失值，确保数据的完整性与一致性。预处理涉及归一化、标准化、降维等，旨在提升数据质量和可用性。数据转换则包括格式调整、合并与聚合，为后续分析挖掘奠定基础。在数据分析阶段，通过运用数据挖掘方法挖掘数据中的模式、规律和趋势，为电力系统故障诊断、负荷预测提供支持。接着采用机器学习构建模型和算法，通过学习和训练预测未知数据，如故障预测、负荷优化等。统计分析则分析数据的统计特征和趋势，为电力系统运行管理提供参考。

图2 数据处理与分析流程

2.3 数据挖掘与智能决策支持

在电力系统通信中，通过应用数据挖掘技术，可以从海量的电力系统数据中发现隐藏的模式、规律和趋势，为电力系统的运行管理提供有价值的信息支持。例如，通过关联规则挖掘可以发现不同电力设备之间的相关性，从而指导设备的布置和优化；聚类分析可以将电力系统中相似的设备或故障进行分类，帮助识别异常情况并制定相应的应对策略；分类与预测技术可以基于历史数据预测未来的故障发生概率，提前进行预防性维护，降低故障率。在智能决策支持方面，利用数据挖掘技术得到的信息可以为电力系统的运行和管理提供智能化的决策支持[2]。

3 智能决策支持系统设计

3.1 系统架构设计

智能决策支持系统的设计基于物物通信（Machine to Machine，M2M）架构，实现了设备数据的高效传输和智能处理。该架构主要由展示层、处理层、软硬件协议以及设备采集层组成，如图3 所示。在展示层，系统提供了多种用户接口，包括实时报警和计算机手机端，用户可以通过这些接口实时监视系统状态，并进行操作和管理。展示层的设计旨在提供便捷的用户体验，使用户能够随时随地获取系统信息。处理层主要由云服务器和企业企业资源计划/制造执行系统（Enterprise Resources Planning/Manufacturing Execution System，ERP/MES）等软件系统构成，负责接收、处理以及分析来自设备采集层的数据，并提供智能决策支持功能。云服务器通过对大量数据的处理和分析，实现对电力系统的实时监测和故障诊断，从而为决策者提供决策参考和预警提示。在软硬件协议方面，系统采用Modbus 协议、4G 无线终端设备（Data Transfer unit，DTU）以及自定义通信协议，确保传输的稳定性和安全性。设备采集层包括配电柜、蓄电池、环境设备以及安防设备等多种设备，通过M2M 网络设备（串口服务器）与本地计算机端（Agent）连接，实现设备数据的上传和管理[3]。

图3 智能决策支持系统架构

3.2 数据预处理与清洗模块设计

智能决策支持系统中的数据预处理与清洗模块通过对从设备采集层获取的原始数据进行清洗，去除其中的异常值、重复值以及缺失值，确保数据的完整性和准确性。对清洗后的数据进行预处理，包括数据归一化、标准化及降维等处理，以便后续的数据分析和挖掘。通过数据转换操作，转换和整合数据格式，以满足不同数据分析算法和模型的需求。模块设计考虑了数据处理的效率和精度，采用多种数据处理技术和算法，如数据清洗算法、特征提取算法以及数据转换算法，以确保数据预处理的有效性和可靠性。

3.3 数据分析与挖掘模块设计

智能决策支持系统中的数据分析与挖掘模块模块采用多种数据预处理方法，包括数据清洗、数据归一化以及数据标准化等，以保证数据质量和一致性。通过多种数据分析技术，如统计分析、机器学习及数据挖掘等，从预处理后的数据中提取出关键特征与模式。其中，统计分析方法包括回归分析、时间序列分析等，用于揭示数据的统计特征和趋势规律。以统计分析方法为例，其表达式为

式中：y表示目标变量；xn表示自变量；βn表示回归系数；ε表示误差项。模型可用于分析电力系统数据中各项指标之间的线性关系。机器学习算法如支持向量机、随机森林等则用于构建预测模型和分类模型，实现对电力系统运行状态的预测和分类[4]。数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析等，用于发现数据之间的内在关系和隐藏规律[5]。综合利用这些方法，可以实现对电力系统通信数据的全面分析和挖掘，为用户提供准确、可靠的决策支持。

3.4 用户界面与决策支持功能设计

智能决策支持系统的用户界面设计主要采用Web 端实现跨平台操作，用户可以在任何设备上进行系统访问和操作，无须下载安装软件。界面设计包括实时报警功能，及时提醒用户系统异常情况；同时提供计算机和手机端的访问支持，增强了系统的灵活性和便捷性。决策支持功能设计结合数据分析和挖掘结果，为用户提供可视化的数据展示和决策建议，助力用户做出准确且及时的决策。

4 案例研究与验证

4.1 案例概况

在某城市的电力配电系统中，采用智能决策支持系统进行实时监测和故障诊断。在某时刻，系统检测到一处配电柜温度异常升高，可能存在潜在的故障风险。经过系统自动分析和诊断，发现是柜内电缆连接不良导致的异常发热现象。系统立即发出报警通知并提供了相应的修复建议，避免了潜在的安全隐患。

4.2 结果验证与效果评估

通过对系统应用效果的评估与比较，可以清晰地看出智能决策支持系统在电力系统故障诊断与修复方面的显著优势，具体如表1 所示。与传统方法相比，智能决策支持系统在故障诊断时间上减少了60%以上，且故障定位准确率提升了25%，维修时间也得到大幅缩短。同时，智能决策支持系统有效降低了停电维修成本，提高了客户满意度。这些结果表明智能决策支持系统在提升电力系统运行效率、降低运维成本、提高用户体验等方面具有显著的效果和潜力，为电力系统的安全、稳定运行和可持续发展提供了重要支持。

表1 系统应用效果

5 结 论

文章通过对电力系统通信的架构与组成、大数据技术应用、智能决策支持系统设计等方面的综合研究，提出了一套有效的解决方案。通过数据采集与存储、数据处理与分析、数据挖掘与智能决策支持等关键步骤，构建了一个完整的智能决策支持系统，实现对电力系统运行状态实时监测、故障诊断及智能决策的全面支持。文章的研究成果对于促进电力系统通信中大数据技术的应用和智能化决策的发展具有重要意义，为电力系统的安全、稳定运行和智能化管理提供了可靠支持。