基于大数据的电力通信网络状态感知分析

关键词：电力通信网络；大数据；状态感知

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）36-00129-02 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

由于电力系统规模的持续扩大，以及智能化电网建设的不断推进，电力通信网络运行面临的要求越来越高[1]。例如，为确保电网的稳定运行和快速响应，需要具备更高的实时性和可靠性；为应对日益复杂多变的网络环境和安全威胁，需要有更强的安全防护和应急响应能力。在此背景下，动态感知和实时掌握网络运行情况逐渐成为电力通信网络管理中的重点任务。基于大数据的电力通信网络状态感知技术在应对上述挑战方面展现出巨大潜力。

1 电力通信网络概述

电力通信网络是为满足电力系统运行、维护和管理过程中的信息传输与交换需求而构建的。它通过集中管理和统一调度，在保障发供电安全性与经济性、电能分配合理性、电力质量指标合格性，以及电力系统事故及时有效处理等方面发挥着重要作用[2]。目前，电力通信网络主要承载电力生产运维和电力调度的控制业务。由于是在电力系统生产中进行不间断地使用，电力通信网络通常需要具备高度可靠、传输低延时、安全性高等特点[3]。

电力通信网络的架构如图1所示。通过该图可以看出，整个通信网络由传输网、业务网和支撑网共同构成。这三部分承担不同的功能，且密切配合。传输网主要包括骨干通信网和终端通信接入网。其中，骨干通信网深度覆盖35kV及以上的变电站、直调厂站，以及各级电力生产调度场所，为生产调度指令的即时传达以及信息管理提供高速、可靠的数据传输通道支持；终端通信接入网主要覆盖10kV及以下的配电、用电装置，以及营业网点、电动汽车充换电设备和智能小区用电设备等，支撑配电自动化，以及用电信息采集和智能电网用电环节的相关业务，为智能电网在用电侧的精细化管理提供强大的数据基础支持[4]。业务网主要承载包括调度交换、行政交换、通信数据、调度数据等在内的一系列关键业务，以保障电网调度指令的准确传达，以及电力企业内部行政管理的信息化、网络化开展。同时，其还通过对海量通信数据进行深度挖掘与分析，为电网运维优化和故障预警以及应急响应提供相应的依据。支撑网涵盖时钟同步、网络管理、电源系统等多个模块，这些模块相互协作，共同为传输网和业务网的运行提供运维管理、性能监测、安全防护等全方位的支撑，确保电力通信网络能够持续、稳定、安全地运行。

2 基于大数据的电力通信网络状态感知原理

基于大数据的电力通信网络状态感知，是通过对电力系统运行数据的实时分析和处理，实现对系统状态的全面感知和预测，感知的具体流程如图2所示。

在电力通信系统中，作为确保电网安全、可靠与高效运行的关键措施之一，网络状态感知的过程不仅复杂而且高度集成化，涵盖从数据收集、处理到分析预测的全链条。而这一过程不仅依赖于先进的计算技术与算法，还需要遵循电力系统自身的物理特性与运行规律。整体而言，基于大数据的电力通信网络状态感知主要包括以下三个环节[5]。

2.1 态势检测

该环节负责对输入的海量、异构数据进行数据清洗、特征降维和特征提取等预处理，提取数据中有价值的信息，并以简单、直观的模型呈现出来，为态势感知和态势预测提供支持。其中，数据清晰是通过识别并剔除异常值、缺失值及重要数据等噪声信息，确保数据的质量和完整性。接着，通过特征降维技术，减少数据的维度，去除冗余信息，提高数据处理效率与模型训练的速度。最后，从降维处理后大数据中挖掘出如电压、电流、功率因数等能够表征电力通信网络状态的关键指标，为态势感知提供参考。此外，该环节还利用专家经验法、聚类算法、时间序列分析等方法，将复杂的电力通信网络运行状态加以模型化处理和呈现。

2.2 态势感知

该环节是网络状态感知的核心，侧重分析输入数据与输出数据之间存在的复杂关联性，进而挖掘出隐藏于数据之中的深层次规律与模式。这一过程通常会采用关联规则挖掘算法、机器学习模型等先进技术通过对大量历史数据的分析和学习，识别出潜在的模式和关系。其中，关联规则挖掘算法主要用于发现数据项之间的频繁项集与关联规则，揭示出电力通信网络中各参数之间的潜在联系；如神经网络、决策树、随机森林等机器学习模型主要用于学习历史数据中的模式与规律，实现对电力通信网络系统当前的状态进行准确判断与评估。同时，该环节还包括模型的选择与训练。模型选择方面，会根据电力通信网络的具体特点与需求，产生合适的模型类型与参数设置。模型训练方面，会根据需要，通过大量的历史数据对模型进行进一步的训练与验证，确保模型的准确性与泛化能力。

2.3 态势预测

该环节是网络状态感知的终点，它基于态势感知模块的分析结果，结合历史数据和当前趋势，对未来可能发生的安全事件进行预测。这一环节采用诸如时间序列分析、回顾分析、深度学习等方法，构建预测模型，实现对电力系统未来状态的预警和预测。其中，时间序列分析主要用于捕捉电力通信系统运行状态随时间变化的趋势与周期性特征；回归分析主要用于揭示通信网络状态与影响因素之间的电量关系；深度学习主要用于准确地捕捉通信网络内部的复杂关系与动态变化情况。当然，除了构建预测模型外，该环节还强调对预测指标与阈值的设定，即通过设定合理的预测指标与阈值，实现对电力通信系统未来运行状态的量化评估与风险预警。当预测到潜在的安全威胁时，系统能够及时发出警报并触发相应的应对措施，从而保障电力系统的安全稳定运行。

3 基于大数据的电力通信网络状态感知的应用

电力通信网络状态感知是保障网络稳定、持续运行的重要技术路径，对于提升网络运行状态的掌控力，管控网络运行风险，降低电力生产和调配损失具有重要意义。具体而言，该技术在以下几种场景中具有良好的应用情景。

3.1 实时网络监控与故障诊断

该技术能够对网络运行状态进行全方位、实时监控，并通过深度分析海量数据，迅速识别网络中的异常信号和潜在故障。这使得网络管理人员能够及时发现并处理网络中的细微问题，避免因为这些问题引起的网络重大事故，确保整个网络运行的稳定性[6]。同时，面对复杂的网络故障，状态感知能够结合机器学习与人工智能算法，迅速分析故障模式，准确判断故障类型与根源，进而生成详尽的故障分析报告，并智能推荐最优修复方案。这种从故障检测到故障诊断再到故障解决建议的闭环管理机制，极大地提高了故障处理的效率和准确性，确保了电力通信网络的持续稳定运行。例如，当数据传输中断时，状态感知模块能迅速定位到是某条光纤链路故障，进而辅助系统自动生成故障报告，指出具体位置、影响范围及修复建议，提高故障处理效率[7]。

3.2 网络性能优化与资源调度

该技术能够深入分析网络性能数据，精准识别网络瓶颈和冗余资源，并通过实时调整网络带宽、优化路由选择、动态分配资源等策略，提升网络传输效率，降低延迟和丢包率，提高系统运行效率[8]。例如，在带宽分配上，该技术能够实时监测各业务流的带宽占用情况。并在发现低利用率或过度拥塞的链路时，动态调整带宽资源，以确保关键业务以高优先级进行传输。此外，基于大数据的状态感知能够根据业务需求的变化和网络负载的波动，自动调整资源分配方案，确保网络资源始终保持在最优配置状态[9]。例如，在电力生产高峰期，该模块能够辅助系统自动识别并增加对关键生产控制系统的资源支持，确保生产过程的连续性和稳定性；而在非高峰时段，则可以辅助系统将部分资源释放给其他非关键业务，实现资源的最大化利用。

3.3 网络安全防护与威胁预警

在应对这些网络安全挑战方面，该技术发挥着积极作用。因为其能够实时监测网络中的安全事件和潜在威胁，通过关联分析、行为建模等手段，提前发现异常行为和攻击迹象，这不仅能够提供实时的安全保护，防止网络攻击造成的损害，还能够根据历史数据和当前趋势进行预测分析，为安全管理人员提供预警信息，帮助他们提前做好防御准备[10]。此外，该方式还能对网络安全事件进行快速响应和精准溯源分析，为后续的应急处理和事件调查提供有力支持[11]。例如，在针对电力通信网络的隐蔽DDoS攻击中，基于大数据的态势感知能够在第一时间侦测到异常流量，并通过深度关联分析与复杂行为建模，精准剖析攻击路径与目的，为网络运维团队提供即时预警。同时，这种方式还能够协助追踪攻击源头，为后续的应急响应、事件调查，以及长期防御策略的制定提供翔实的数据支撑与信息参考，确保电力通信网络能够有效应对复杂多变的威胁与挑战。

3.4 应急响应与恢复

在面对自然灾害、设备故障等突发事件时，该技术有独特的优势。当出现突发事件时，状态感知能够立即启动应急响应机制，通过高效的数据处理与分析，对海量数据进行即时剖析，迅速锁定受损设备、中断链路以及潜在受影响区域，实现损失的精准量化[12]。同时，会通过智能算法迅速判断影响范围，预测潜在的风险点，为制定应急响应方案提供科学依据。在应急响应方案生成后，基于大数据的状态感知会持续监测网络恢复过程中的带宽恢复情况、设备上线率、数据传输稳定性等指标，为系统动态调整恢复策略，优化资源配置，确保关键业务优先恢复提供数据支持。此外，该模块还能够自动生成详尽的恢复报告，记录包括响应时间、恢复时长、资源消耗等整个应急响应和恢复过程中的关键信息，帮助网络管理人员深入了解突发事件的影响和恢复效果，丰富网络运维经验教训[13]。

4 结束语

综上所述，基于大数据的电力通信网络状态感知是支撑电力通信网络高效、安全、稳定运行的重要技术。该技术不仅在实时网络监控与故障诊断中，确保了网络的稳定运行和故障的及时修复；还在网络性能优化与资源调度方面，实现了资源的高效配置和系统的最佳运行状态。而且，面对日益严峻的网络安全挑战，该方式通过实时监测与威胁预警，为电力通信网络筑起了一道坚固的安全防线。在应急响应与恢复阶段，其也能够快速评估、精准决策与持续监测的能力，更是保障了电力供应的连续性和稳定性。故而，该技术是未来电力通信领域发展的重要方向，其与人工智能、边缘计算等技术的融合发展将进一步提升电力通信网络的智能化和可靠性。