基于大数据的电力系统通信故障预测与防范技术研究

摘 要：针对电力系统通信故障频发的问题，本文采用大数据分析方法对海量电力系统数据进行挖掘，识别故障风险特征。结果表明，该技术能有效预测通信故障，为运维人员提供及时预警和故障处理指导。结论显示，基于大数据的故障预测与防范技术能显著提升电力系统的稳定性和可靠性，减少故障带来的损失，对电力系统的安全稳定运行起到重要作用。

关键词：大数据；电力系统；通信故障预测；防范技术

中图分类号：TP 274 " " 文献标志码：A

电力系统作为国家经济发展的重要基石，其稳定运行至关重要。随着电力系统日益复杂和规模扩大，通信故障的频率和影响也逐渐增加，这对电力系统的稳定运行构成了严重威胁[1]。大数据技术的迅猛发展为电力系统通信故障预测与防范提供了新思路。大数据技术能够处理海量、多样化和高速产生的数据，从而挖掘隐藏在数据中的有价值信息[2]。在电力系统中，大量设备运行数据、网络通信数据以及环境参数数据等都可以通过大数据技术进行深入分析，进而发现潜在的通信故障风险[3]。利用大数据技术对电力系统通信故障的预测与防范技术进行深入研究。

构建综合性的通信故障预判模型，实现对电力系统运行状态的实时严密监测，旨在迅速捕捉并应对潜在的通信障碍，进而确保电力系统维持高效、稳定的运行状态，有效预防因通信问题导致的系统波动或中断。

1 模型的建立与评估

本文阐述了一种针对电力信息系统的安全监控技术框架模型，该模型植根于大数据深度分析技术，其具体构建细节如图1所示。此框架的核心为智能电网核心组件（涵盖电气设施、变电站通信总线、网络基础设施、站级控制系统、中央调控中心及工作站等）的即时安全状态信息捕获与汇聚，随后将这些关键数据流转至安全态势智能分析中心[4]。该中心承担数据长期仓储与深度挖掘分析的重任，旨在通过持续监测与解析，确保全面掌握电力信息系统的安全态势。

为追求大数据分析中的高精度成果，本模型创新性地融合了模糊聚类关联分析法作为初步筛选工具，随后深度融合博弈论策略与强化学习机制，以深化对安全态势的洞察与感知能力。基于大数据分析的电力信息系统安全状态监测机制主要包括3个核心部分：状态信息的提取、系统安全状态的评估以及信息系统安全情况的预测。

在电力系统通信故障预测中，当诊断结果显示所检查部位及其相连元件均无故障迹象时，理论上该部位的故障对相连元件的支持度应为0。然而，由于电力系统结构的复杂性和通信网络的交织性，实际诊断过程中往往会出现支持度不为0的结果，这可能导致故障预测指标偏高，增加对潜在故障元件误判的风险。鉴于模糊积分单调性特性可能对故障预测精准度带来的潜在影响，对电力系统通信故障的初步预测结果进行精细化的预处理显得尤为关键且必要。因此，本文采用模糊聚类技术进行处理，并选定合适的隶属度函数进行优化，以提高故障预测的准确性和可靠性，隶属度函数如公式（1）所示。

（1）

式中：xi 为变量。

在本文所构建的配电网故障诊断预测模型中，设定输入数据x的2个分量x1和x2分别为0.2和0.5。同时，规定当x=x1时，即x=0.2，模型输出f（x1）的值为0.02。由于模型在x=x2，即x=0.5处是连续的，通过这一条件求解得到模型参数c和a分别为0.4302和0.0715。这样的设定和求解过程确保了模型在特定输入条件下具有预期的输出，并满足连续性要求。

2 基于大数据的通信故障预测与防范技术

通过深度挖掘和分析通信网络运行中产生的海量数据，揭示潜在的故障模式和趋势。大数据技术能够实时收集包括设备状态、传输性能、流量模式等多维度信息，运用先进的算法模型进行数据处理和预测分析，从而提前识别可能发生的通信故障[5-7]。这种前瞻性的预测能力为运营商提供了宝贵的时间窗口，使他们能够采取预防措施，减少故障发生频率，优化网络运行效率，保障通信服务的连续性和稳定性。因此，故障预测是大数据技术在通信故障防范领域应用的关键驱动力。

2.1 数据采集与预处理

当构建安全态势感知的神经网络模型时，核心是通过前向传播将输入数据转化为相应的输出。在模型反馈过程中，为了优化模型性能，采用了基于回顾性最佳值的调整方法。模型输入的是囚徒困境中的支付矩阵值，这些值经过处理后送入神经网络。

在博弈论的解析框架下，设定输入元素dj与输出指标fj。rij被定义为关联度量，它精确捕捉并表达输入变量dj与最终输出fj之间复杂的相互依赖关系。这些连接值在训练过程中会被调整，使模型能够更准确地预测安全态势：针对神经网络的激活函数，选择电流过冲的正切函数。这个函数具有特定的数学形式，用于将神经元的输入转化为输出。通过这个函数，模型能够学习到输入数据中的非线性关系，并据此进行更准确的预测。具体的计算公式根据神经网络的相关知识和特定应用进行选择和确定，如公式（2）所示。

（2）

式中：rij为连接值。

在神经网络模型中，λ通常用作调整激活函数陡峭度的参数。学习过程是通过迭代更新权重来模拟的，这些权重决定了输入数据如何影响模型的输出。在训练过程中，模型会根据实际输出与期望输出之间的差异来逐步调整权重，从而优化模型的预测能力。这一过程可以通过多种优化算法来实现，例如梯度下降法或其变种。通过不断更新权重，模型能够逐渐学习输入数据中的模式，并据此进行更准确的预测，如公式（3）所示。

rtij=rijt-1+ （3）

式中：rij为连接值。

当事件发生后，学习过程随即展开。在玩家了解其他玩家的行为后，他们会基于对当前局势的评估，选择自己认为的最优策略来调整自己的行为。与此同时，他们也会基于这些最优策略来更新和调整神经网络模型，以更好地适应和预测未来的游戏动态。这种持续的学习和策略调整是确保玩家能够做出明智决策，并在不断变化的环境中保持竞争力的关键。

2.2 特征提取与选择

在基于大数据的通信故障预测与防范技术中，特征提取与选择是一个关键环节。特征提取主要通过统计分析、时序分析以及相关性分析等手段来进行。可以对通信设备的信号强度、误码率、传输时延等参数进行深入研究，找出那些能够显著反映设备性能变化的特征。

利用数据库频繁项识别，实现具体特征提取，从而实现满足阈值的强规则项集筛选，如公式（4）所示。

S%=Sup​（X→Y）=P（XY） （4）

式中：S%为某种支持率或成功率；up​（X→Y） 为从X到Y的特定支持度或成功率； P（XY） 为X和Y同时发生的概率。

通过评估每个特征与故障之间的关联性，可以选择最具代表性的特征集合。特征提取与选择在通信故障预测与防范中扮演至关重要的角色。针对电力通信网检修工作的数据挖掘分析，将结合数据预处理和多种数据挖掘技术，以全面、深入地分析检修工作的效率、分布情况以及其他关键指标。整个分析过程如图2所示。

2.3 故障预测模型构建

基于大数据的通信故障预测与防范技术中，故障预测模型构建是核心步骤。在完成数据采集、预处理以及特征提取与选择后，接下来便是利用这些精炼后的特征数据来构建高效的故障预测模型。这一流程普遍依赖先进的机器学习技术，包括但不限于支持向量机、深度神经网络以及随机森林算法等。

安全态势的刻画依赖于多维度状态参数向量Situation=

[factor1，factor2，...，factorK]，该向量全面涵盖了影响系统安全性的关键因素，例如节点唯一标识、位置信息、攻击活动的当前状态及其持续时间等。感知体系的核心在于其精心设计的神经网络架构，该架构层次分明，由输入层起始，经由多个隐藏层深化处理，并创新性地引入随机层，以增强模型泛化能力，最终汇聚于输出层。各层级间及不同博弈参与者间实现信息的无缝流通与高效整合，共同支撑起对安全态势的敏锐洞察与精确评估。

对电力通信网络风险评估指标体系实施因子分析方法，既在理论层面展现合理性，也在实践应用中体现可行性。通过严谨运用统计学的原理与回归分析技术，得以精确求解因子得分函数的各项系数，如公式（5）所示。

（5）

式中：ζ1～ζ10为所提取的因子向量；x1～x10为原有的指标变量。

2.4 防范措施制定与实施

基于大数据的通信故障预测与防范技术中，防范措施制定与实施是保障通信系统稳定运行的关键环节。防范措施的制定先要根据故障预测模型提供的预警信息和故障类型，结合通信系统的实际情况，综合考虑设备性能、网络结构、运行环境等多方面因素。这包括但不限于设备巡检周期的调整、备份设备的启动、网络路由的优化等。防范措施的实施需要各部门紧密协作，确保各项措施能够迅速且有效地执行。针对预测到的设备故障，可能需要立即安排技术人员进行现场检查，同时启动备用设备，以保障通信不中断。针对网络拥堵的预警，可能需要调整网络流量分配，优化数据传输路径。根据实际情况及时调整措施，确保防范效果的最大化。同时，对实施过程中的数据和经验进行记录和总结，为后续类似情况的防范提供宝贵经验。

3 实例验证与分析

为验证本文所提技术的有效性，本文选取国内某电网公司2018—2023年的通信设备检修数据作为研究基础，从多个角度深入剖析电力通信网的检修工作情况，具体包括检修工作量的时间分布、检修对业务运行的影响以及检修所需的时间等。

为充分验证本文所构建模型的优越性，将其与基于粗糙集-遗传算法（RS-GA）的数据挖掘模型在配电网故障诊断领域进行应用对比试验。试验聚焦于评估2个模型在识别最优属性约简集规模及执行效率上的表现差异。试验环境选定为MATLAB平台，独立开发了针对2种不同模型的配电网故障定位程序，并选取某市的大型配电网作为测试对象，实施了全面的故障定位模拟。为确保试验结果的客观性和可比性，严格控制了除模型核心算法外所有试验参数的一致性。表1直观展示了对比结果，详细记录了2种模型在达到最优属性约简效果时所选取的属性数量及所需耗时。

在确保试验环境与硬件配置严格一致的基础上，本文所提出的模型在应对大规模配电网故障诊断任务时具有卓越的性能优势。该模型不仅能够高效地完成最佳属性约简的计算，而且显著缩短故障检测的整体耗时。尤为值得一提的是，模型创新性地融入抗体浓度调节机制，这一策略有效规避传统方法易陷入局部最优解的局限，大幅提升了故障定位的精确性与可靠性。

图3清晰地展示了通信设备检修数量随月份变化的规律。第一季度的检修工作量相对较少，第二和第四季度的检修工作相对集中，而第三季度的检修量与年平均水平基本持平。这一分布情况揭示了国内电力通信设备检修的一种常态：第一季度由于包括农历新年，受春节假期影响，各类检修工作相对减少，而春节前后检修工作会逐步恢复并增多。首先，对该地区的通信设备进行实时监测和数据采集。其次，利用大数据技术进行特征提取和选择，构建基于支持向量机的通信故障预测模型。对历史数据进行训练和学习，该模型能够准确地识别潜在的故障隐患并给出预警信息。最后，根据模型的输出结果制定相应的防范措施并实施。结果表明，本文所提技术能够有效地提高电力系统的稳定性和可靠性。

图4直观展示了安全状态感知策略收敛性的详尽分析结果，可以清晰地见证本文所提出的安全状态感知策略在感知精确度上的卓越表现，同时，其运行效率与收敛速度都很好。在相同条件下，与传统的SDA算法相比，本策略的运行时间缩短了约3.29%，且更快地收敛至稳定状态，从而证明了其在安全状态感知领域的有效性和效率。

4 结语

本文通过收集并分析海量的电力系统运行数据，构建了全面的通信故障预测模型，并运用先进的机器学习算法对数据进行深度挖掘，识别与通信故障高度相关的特征指标。结合预测模型与实际运维需求，提出了一套有效的防范措施。在实际运维中指导工作人员及时应对潜在的通信故障，缩短故障恢复时间，减少因通信故障带来的损失。试验结果表明，本文提出的预测模型能够实时监控电力系统的运行状态，及时发现潜在的通信故障风险，实现了对电力系统通信故障的精准预测。

参考文献

[1]张晓辉，李祥，梁洪浩.基于大数据的电力系统故障预警与诊断研究[J].电力科学与技术学报，2023，38（2）：34-41.

[2]王瑞，李晓晨.大数据背景下电力系统故障诊断与预测研究[J].自动化技术与应用，2022，41（10）：135-138.

[3]刘洋，陈志勇.基于机器学习的电力系统故障预测模型研究[J].电力信息与通信技术，2023，21（3）：76-83.

[4]黄磊，徐鹏飞.大数据在电力系统故障分析中的应用[J].电网技术，2022，46（7）：2635-2642.

[5]林峰，赵明.电力系统故障预警模型的研究与实现[J].自动化技术与应用，2023，42（2）：96-100.

[6]陈刚，刘晓云.基于大数据分析的电力系统运行状态评估与故障预测[J].电力系统保护与控制，2022，50（11）：1-8.

[7]马超，王志刚.大数据驱动的电力系统健康管理技术研究[J].电力设备管理与技术，2023，（1）：28-33.