赵 俊，蔡勋伟，马 丛，马龙刚

（国网湖南省电力有限公司信息通信分公司，湖南长沙 410004）

电力系统中泛在电力物联网具有全面的感知状态和有效的信息处理能力[1]。就电力系统而言，泛在电力物联网的建设将极大地改善配电网络运行状态的整体感知，满足用户多样化的需求。泛在电力物联网的建设和发展以及与电网融合的研究目前还处于探索阶段，还有很多问题需要解决，普遍存在计量覆盖率低、网架结构不灵活、配电网设备规模大、标准化程度低、能源供应不均衡、负荷容量变化大、用户需求与服务能力不足等问题。文献[2]考虑到电力信息物理系统的安全，面向协同信息攻击，提出一种ECPS 风险评估及防御资源分配方法，从攻防博弈角度，在分析信息攻击防御措施的基础上，提出了协同信息攻击的概率表达，同时给出了ECPS 风险计算公式，然后综合考虑信息攻击的成功率与破坏程度进行有限防御资源分配优化，为并网工作的顺利开展提供一定的技术支撑。文献[3]按不同电压等级、不同容量，归纳了接入系统的方法，结合工程设计的实际需求与就地消纳、多点接入的特点，设计并优化接入典型方案，为电力系统自动化带来了较大的便捷。文献[4]为降低电力工作人员的压力和负担，在电力系统自动化使用中进行全面的研究和分析，并在电力系统运行过程中应用计算机技术，降低电力系统的运行效率，有效提高了电力系统的安全性和稳定性。

基于已有的研究成果，文中对泛在电力物联网的概念、体系结构和关键技术进行研究，设计了泛在电力物联网中数字化服务信息资源挖掘系统，争取为今后的研究提供一定的参考价值。

1 系统架构设计

通过建立远程智能数据挖掘系统，以数据挖掘为基础，结合电力系统自动化技术、信息技术和计算机编程技术，充分利用电力系统的运行信息和电网设备的生产管理知识[5-7]，为区域电网和变电站提供安全、可靠、经济运行的保障。

对变电站信息流/信息源、一次/二次系统信息综合格式以及专家知识/程序进行深入挖掘后，将搜索引擎工具与数据库管理工具相结合[8]，将传统的搜索引擎转变为抓取网页、处理网页、提供检索服务，负责电力系统专业数据搜索引擎系统的设计和建设工作，从而确保在运营信息数据挖掘系统时，实现电力系统数字化服务信息智能挖掘[9]。

系统总体架构主要分为原始数据采集、数据提取、数据仓库、数据挖掘和数据表现层，如图1所示。

通过对变电站的运行信息进行查询和统计，从而使变电站管理和运行人员能够方便地获得所需要的信息，特别是可以对具体的报警信息进行统计[10]。

图1 泛数字化服务信息资源挖掘系统架构

依据数据挖掘中的关联规则理论，从大量数据中提取强关联规则，以达到最小置信阈值。文中结合网络控制人员的操作经验，对提取结果进行比较和修正，以此为基础建立专家知识系统[11]。应用专家知识系统识别出电网运行中的故障特征信息，帮助电网操作员获得服务信息和可能的故障原因[12]。

为实现该系统的总体结构，构建了主要的技术框架，主要分为原始数据采集、数据提取、数据仓库、数据挖掘和数据表现5 大部分。

原来的数据采集主要是把变电站的报警监控数据以一定的方式采集到一个固定的物理环境中，而数据提取的本质是对采集到的数据进行分类、去噪和填充，因此要在数据抽取精化之后，将数据仓库转移到调度中心数据仓库进行备份和分区。数据挖掘层主要包括专家数据库、规则查询和历史故障数；资料显示层主要包括基本资料查询及统计分析功能[13]。

2 系统硬件设计

泛在电力物联网中数字化服务信息资源挖掘系统硬件由感知层、网络层、平台层和应用层4 大部分组成，逐层深入，由感知层感知信息，网络层和平台层负责处理信息，从而实现数字化服务信息的深入挖掘。

2.1 感知层结构设计

感知层的主要功能是通过各种渗透传感器设备实现全感知。感知层设备包括初级系统电压、电流互感器、次级系统安培计、集中器以及用户端各种智能电器[14]。在此基础上，通过数据感知、控制决策单元，对电网各个环节的运行状态进行分析，使电网能够同时面对断续的新能源电网连接、随机负荷开关、时空聚集效应[15]。

2.2 网络层设计

按照安全级别和数据类型，网络层分为内部私有网络和外部互联网，可根据实际工况、传输距离、费用经济性等灵活选择具体的通信方式，包括移动架空网络、传统因特网、短距离无线传输、短距离有线传输等，网络层结构如图2 所示。

图2 网络层结构

用户端应用层平台和内部网需要进行中间件协议转换、数据清洗、安全保护等操作[16-26]。

2.3 平台层设计

平台层统一存储和管理大量电网运行数据、用户侧能耗数据等能源系统数据。它的作用在于解决传统能源生产运行模式下信息存储的碎片化，打破信息孤岛，实现信息的互联共享。在高层数据存储和分析技术的基础上，为电力系统提供跨域共享数据资源，同时开发各种先进的电力数据应用。

2.4 应用层设计

在电力系统中，应用层是集成化、平台化、共享化的表征。它以大量的电网运行数据和用户侧能耗数据为基础，为电网运行业务、用户能耗业务和能源系统集成运营业务构建多种目标明确的应用平台，实现对系统的感知和交互。应用层电路结构如图3所示。

图3 应用层电路结构

3 系统软件设计

为更好地服务用户，指导用户合理使用能源，增加用户参与分配网络的深度和广度，文中设计了闭环优化分配网络中的操作技术，集成了电力物联网和深度分配系统，并通过发展个性化能源使用服务，调动用户积极参与分配网络优化操作。

根据泛在电力物联网中数字化服务信息资源挖掘系统硬件，设计软件流程如图4 所示。

图4 系统软件流程

挖掘系统工作步骤具体如下：

1）对数据进行编码，由于数据受到电压、脉冲等干扰，所以会存在干扰信号，要对数据进行逐一编码，将数据映射成黑白二值图像。

2）分析不同数字化服务信息数据的扰动图像特性，根据黑白二值图像映射波形，确定质量扰动结果。

3）通过数据挖掘计算数据源之间的临近距离，设图像中的黑色像素共有N个，则邻近像素的距离计算公式为：

其中，(xi,yi)表示第i个像素的坐标值，(xj,yj)表示第j个像素的坐标值，I则代表像素i和像素j之间的距离。

4）计算挖掘信息的载体分量相似度，根据正弦原理，得出一个足够小的值，则有：

其中，ε为得到的足够小的数值。

5）挖掘数字化服务信息的平均幅值，计算公式为：

其中，M为挖掘到的平均幅值，n为挖掘次数。

6）根据数字化服务信息的平均幅值提取数字化服务信息特征，实现挖掘。

4 实验研究

为精准评估文中泛在电力物联网中数字化服务信息资源挖掘系统设计的信息资源挖掘性能，设置相应的实验环境进行性能检验，将文中泛在电力物联网中数字化服务信息资源挖掘系统设计的效果与文献[2]和文献[3]的设计效果进行实验对比。

针对泛在电力物联网研究的困难性以及数字化服务信息资源挖掘的操作复杂性，需对其实验环境进行数据筛选，根据挖掘信息的前提分析挖掘资源的存储位置，研究电力系统运行过程中产生的数据问题，并进行如下步骤的实验操作：

1）集中信息资源采集区域，划定一定的采集范围，并确定数据收集时间在系统操作范围内，配置电路图，检测各线路的电压及电量数值。

2）集中采集36 条电力支线，每隔15 分钟进行一次资源信息挖掘，在挖掘过程中，注意排除故障电气量的干扰，确保挖掘数据的纯洁度，并设置相应的实验参数，如表1 所示。

3）交叉检验资源信息挖掘数据，与传统方法进行对比，获取对比结果。

图5 和图6 分别显示出在实验参数条件下，泛在电力物联网中数字化服务信息资源挖掘系统设计与其他方法的检测挖掘准确率及挖掘所需时间对比图。

根据图5、6 可知，文献[2]检测挖掘准确率较高，而挖掘所需时间较长；文献[3]设计挖掘所需时间较短，但检测挖掘准确率较低。而该文泛在电力物联网中数字化服务信息资源挖掘系统设计的检测挖掘时间均短于其他两种传统系统设计，检测挖掘准确率均高于其他两种传统设计。

表1 实验参数

图5 检测挖掘准确率对比图

图6 挖掘所需时间对比图

5 结束语

国内泛在电源物联网的实施还处于起步阶段，设计泛在物联网技术数字化服务信息资源挖掘系统对于开发先进的应用服务有重要意义。文中设计的系统从硬件和软件上进行了优化处理，通过调整挖掘信息状态，优化系统内部结构操作，完整划分内部存储空间，促使各挖掘数据能够得到更好的开发，为后续的数字服务信息资源开发提供了参考。