文｜吴法成

随着全球信息技术的飞速发展，电力通信系统正迎来了一个前所未有的发展时机。新发展带来了新的要求，能源特别是电能的需求形成了指数级的增长。新发展带来了一系列挑战，其中之一就是如何在复杂多变的环境下保障电力系统的安全运行。借助机器学习等先进技术，可以对历史数据进行挖掘，从中发现电力系统运行的规律。这不仅能够帮助研究者预测未来的电力系统运行方式，还可以为系统的优化和改进提供有力支持。综上所述，本文从电力通信网络的结构和业务划分出发，深入探讨了大数据技术在电力系统中的应用前景。特别是在电力通信网络状态感知方面，提供了一系列具体的分析方法和应对策略。这些方法为电力通信系统的安全稳定运行提供了宝贵的经验。

一、电力通信网络概述

电力通信网络在电力系统中具有不可或缺的重要性。尤其值得注意的是，在智能电网的背景下，电力通信网络正在逐步提升智能化水平，引入了一系列先进的技术，如同步数字序列、多业务传输平台等。

根据功能不同，电力通信网络可以划分为骨干通信网、配电通信网和用电通信网。这三类网络共同构建了整个电力系统中高效稳定的通信基础设施，为电力系统的运行和管理提供了重要支持。

电力通信网络在智能电网建设中扮演着关键角色，它不仅仅是数据传输的工具，更是实现电力系统智能化和自动化的基石。通过将先进技术融入电力通信网络，能够实现对电力系统各个方面的实时监测、远程控制及数据分析，从而提高电力系统的运行效率、稳定性和安全性。这种紧密的融合为电力系统的可靠供电和智能化发展提供了坚实的基础。

电力通信网络的设计初衷是专注于确保电力系统的安全和稳定运行，这是本行业区别于其他传统行业的一个显著的特色。在《电力二次系统安全防护总体方案》中，电力业务被巧妙地划分为四个主要区域：实时控制区（安全I区）、非控制生产区（安全II区）、生产管理区（安全III区）和管理信息区（安全IV区）。

安全I区涵盖了关键的电力业务数据。在这一区域内，数据通信的传输需要经过专用通道，对稳定性的极高要求确保了电力系统的实时监测和精准控制。安全II区则主要是测量、保护信息等数据，这些数据为故障定位、安全分心等提供了数据支撑。

在安全III区和安全IV区中的都是辅助性数据，如行政数据、视频监控等。尽管这些领域的数据并不直接影响电力系统的实时控制，但它们对于系统的运行和管理同样具有重要作用，为电力系统的安全性和可靠性提供了有力支持。

二、基于大数据的网络状态感知

（一）电力大数据特征

在电力系统领域，充沛的实时数据为大数据技术提供了广泛应用机会，最大限度地发掘数据潜力，实现多样性和个性化数据应用，为电力系统分析提供坚实基础。电力大数据与一般大数据具有类似的特点，比如较大的数据量和高纬度。为知识挖掘和网络异常分析提供有利条件，深入分析网络和电力系统中的异常现象。同时，利用大数据技术可以实现网络状态感知，进一步详尽分析电力系统网络安全性能。大数据在电力领域应用不仅可以理解系统运行状态，还揭示隐藏在海量数据中的关联性和趋势。通过整合分析大数据，可以更准确预测电力系统潜在的问题，并及时采取措施保障系统安全和可靠性。将大数据技术应用于电力系统分析，为电力行业提供强大工具，实现网络和电力系统高效管理与运行支持。这有助于应对电力系统复杂挑战，确保电力供应稳定可靠，为构建可持续电力系统贡献力量。

（二）网络状态感知

系统状态感知指的是在一定的时间、空间范围内，对特定的输入含义进行解读，并且基于解读出来的结果对可能会发生的安全事件进行预测。可以说，状态感知的过程就是对系统的安全性能进行学习的过程，状态感知的流程如图1所示。将状态感知应用在电力系统上，由于系统本身的维度过于庞大，如果直接使用会降低预测的可靠性和准确度，所以需要借助大数据、云计算技术来提高运算性能。

图1 状态感知示意图

态势检测模块在电力系统中的角色之一是对输入数据进行预处理，包括特征降维和特征提取等。此外，它还负责进行活动建模，这可以通过专家经验法或聚类法来实现。

态势感知模块的核心任务是分析输入和输出之间的关联性，以确定可能的联系，以供后续预测使用。这一过程通常会涉及关联规则挖掘算法，帮助识别潜在的模式和关系。

态势预测模块的主要职责在于评估已发生的安全事件，并预测未来可能的威胁。这种模块通过分析历史数据和趋势，能够为未来可能出现的情况提供预警和预测。

这些模块的协同工作有助于实现电力系统的智能化管理和安全性提升，为电力行业的可靠运行和发展提供有力支持。

三、电力通信网络状态感知分析

电力通信网络状态感知的主要目的是获取输入的多元信息之间的联系，利用这种相关关系对电力通信业务和行为进行预测。主要包括以下三部分内容。

（一）通信网络拓扑态势感知

这部分的关键是对网络的拓扑结构进行识别，分为有线网络和无线网络的识别。拓扑结构是通信网络功能正常实现的重要因素之一，利用大数据技术，能够将孤立、离散的拓扑网络联系起来，形成动态、关联的数据集。在建立了相应的监视系统之后，就可以根据网络拓扑结构的实时情况动态调节相关的参数，实现对网络拓扑结构的提前预测。

（二）通信网络演化趋势态势感知

这部分借助态势感知技术，旨在预测通信网络的未来发展趋势。当前，趋势预测技术主要集中在预测网络中链路变化的趋势。在电力系统中，传输的数据涵盖多个层面，每个层面都具有不同的重要性。因此，当网络链路出现缺失时，需要借助实时预测方法，以确保与电力系统的实时性能相匹配。

（三）通信网络安全态势感知

这部分的主要目标是维护和加强网络的安全性。通过对与网络安全相关的数据和指标进行分析和计算，这一过程不仅能够提供实时的保护功能，还能够预测潜在的威胁。这种综合性的方法有助于构建一个强大的网络防御体系，以应对不断变化的网络安全挑战。

四、结束语

在智能电网和能源互联网的背景下，通信网络在电力系统中的作用越来越重要。它不仅仅是连接各个环节的纽带，更是数据传输和信息交换的关键通道。通过构建电力系统通信网络的态势感知，能够实时地监测和分析通信网络的状态，及时发现潜在的问题和异常，从而采取相应的措施来保障电力系统的安全运行。本研究聚焦于大数据技术在态势感知中的应用，通过收集、处理和分析大量的数据，可以建立起对通信网络状态的全面认知。不仅能够实时监测网络拓扑结构的变化，还能够预测未来可能出现的问题，从而提前做出调整和优化。