面向大数据的主配网一体化电网风险辨识与定级的方法

　　王磊 桂前进 沈越 贾伟 张晓东

　　【摘 要】随着电力网络系统的不断扩张，基础设施改造与升级项目逐年递增，使得设备维护与调整活动日益频繁。在此背景下，电网在运行过程中面临着由多重内、外部因素诱发的潜在故障风险，一旦发生事故，不仅可能造成重大的经济损失，还会对社会生活和生产秩序产生严重影响。因此，强化电网风险管理，确保电能供应的连续性和稳定性已成为当务之急。本研究致力于探索基于大数据技术的主次电网一体化智能风险识别与分级策略，通过高效分析海量运行数据，精准预测风险点，为电力系统的安全稳定运行提供科学指导。

　　【关键词】大数据；电网风险；智能识别；定级方法

　　引言

　　随着电力系统的不断发展与智能化水平的提升，电网安全稳定运行的重要性日益凸显。在电网运行过程中，安全事故的潜在风险可能由设备检修、施工、调试等内部因素和设备缺陷或异常，以及气候等外部因素引发。这些风险因素对电网的安全运行构成了严重威胁，可能导致供电中断、设备损坏甚至发生人身安全事故，给社会生产和人民生活带来巨大损失。因此，实现电网风险的智能识别与定级，对于提升电网安全管控水平和提高运行效率具有至关重要的意义。在此背景下，本文提出了面向大数据的主配网一体化电网风险辨识与定级方法。该方法利用大数据技术和智能化手段，对电网风险进行全面、精准地分析和评估，为电网风险防控提供科学依据[1]。

　　一、面向大数据的主配网一体化电网的风险辨识与定级

　　（一）电网风险的辨识

　　在当前的电力系统中，风险的存在无疑是一个不可忽视的问题。这些风险可能源于多个方面，其中设备风险、运行环境风险和人为因素是最为关键的几个方面。

　　（1）设备风险是电力系统中一个常见的挑战。随着电网的不断发展，主配网设备在长时间运行后，往往会出现老化现象，故障率也随之上升。这些老化的设备可能由于性能下降产生安全隐患从而导致供电中断或电压不稳定，进而影响电力系统的稳定运行。为了有效应对这一风险，就需要对设备进行定期的检查和维护，及时发现并处理潜在的问题。

　　（2）运行环境风险也是电力系统面临的一个重要挑战。自然灾害如地震、洪水、风暴等，以及恶劣天气如高温、严寒等，都可能对电网造成破坏。这些不可预测的因素往往会给电力系统的稳定运行带来极大的威胁。为了降低这些风险的影响，我们需要加强对电网的防护能力，例如加强电网的抗震能力、防水能力、抗风能力等，以确保电网在恶劣环境下仍能够正常运行。

　　（3）人为因素也是电力系统中一个不可忽视的风险来源。误操作、维护不当等人为失误都可能引发严重的后果。例如，操作人员在操作设备时，如果未能按照规定的程序进行，就可能导致设备损坏或供电中断。为了避免这种情况的发生，我们需要加强对操作人员的培训和管理，确保他们具备足够的专业知识和操作技能，并能够严格遵守相关的操作规程。

　　（4）为了有效地辨识和及时应对这些风险，我们可以借助大数据技术。通过对电网运行数据的深入挖掘和分析，我们可以发现潜在的风险点和规律。例如，我们可以对历史数据进行统计分析，找出设备故障率上升的规律，以及自然灾害对电网破坏的影响程度等。这些分析结果可以为我们提供有力的依据，帮助我们更准确地评估风险等级，并制定相应的应对措施。

　　（二）风险评估

　　研究创新性地引入一种基于大数据技术的动态风险评估模型，该模型借力先进的软件工具，能够自动化识别并实时监控电网中的风险状态，实现具备对风险的即时分析并灵活应对的能力[2]。在电网结构风险评估环节，运用了全面的“N-1”原则算法，动态评估电网在各种运行模式下的稳定性和安全性。通过持续扫描电网关键组件的运行情况，确保安全隐患得以即时察觉，同时，将预定停电维护计划与实时扫描结果相结合，预测电网运行趋势，提前预警潜在安全风险。在此基础上，融合智能识别算法，精确锁定电网的不稳定状况，根据既定的安全规范对识别出的风险进行分类和分级，明晰每一风险项的严重性级别。风险成因分析方面，深入聚焦于电网的实时运作模式与设备故障模式，利用大数据挖掘技术，透彻分析历史数据，清晰描绘设备的运行特征，对比分析不同运行场景和故障情境下的风险特性。并且，通过严谨的故障模拟与验证手段，科学校验各类故障对电网的可能冲击，确保评估结果的精确度与可信度。在风险对象影响评估中，将电力用户信息库与风险数据进行联动，综合考量用户的类别、重要性级别、地理位置等多元属性。用户分类严格遵循行业标准，确保分类的合理性与公正性。此外，考虑到时间和地点变量对电网风险的显著影响，评估策略特别注重对敏感区域和特殊时间节点的风险潜在影响评估，确保评估的全面性和针对性。在整合评估电网风险时，将用户等级、历史相似案例等因素纳入考量，综合评定风险事件等级。

　　（三）风险定级及量化指标

　　影响“网”和“用”的安全事件。以用户侧减供负荷、电网侧结构破坏、电源侧减出力等进行分类，以电压等级、故障后果来进行定级。

　　另外针对风险指标的量化，应从多维度深入量化风险指标，具体涵盖运行模式的差异性、风险类型的多样性以及重要用户的特性分类等，全面评估风向系数，确保风险评估的精准性与全面性。电网运行中常见的故障形式包括但不限于交流母线N-1、交流线路N-1、主变N-1、直流单极闭锁、直流双极闭锁以及机组N-1等。这些故障类型对电网的安全稳定运行具有至关重要的影响，因此必须予以高度重视。在处理这些故障时，严格按照规范操作，确保相关数据的完整性和准确性。故障时间、地点、原因及影响范围等关键信息均被详细记录，以便后续进行深入分析和制定有效的预防措施[3]。用户性质的不同直接关联到风险因数的差异。一般而言，特级用户的风险因数设定为0.5，一级用户为0.6，二级用户为0.8，而其他用户则默认为1.0。这种设置反映了不同用户性质在电网风险中的不同权重。用户所在地域也对风险因数产生重要影响。例如，省会城市的用户风险因数相对较低，设定为0.5，而农村地区的用户风险因数则较高，设定为1.0。中间区域的风险因数则根据具体情况进行递增设置。敏感度指标也是评估重要用户时不可忽视的因素。特级保供电用户的敏感度指标较低，风险因数为0.5，而党政机关用户的敏感度指标较高，风险因数为1.0。其他用户的敏感度指标和风险因数则介于这两者之间。最后结合专家经验对风险量化定级结果进行校验和修正，以确保其符合实际情况。电网风险评级值与风险等级紧密对应，便于进行管理和应对[4]。

　　二、大数据的主配网一体化电网的风险智能化管控措施

　　大数据在主配网一体化电网的风险智能化管控中发挥着重要作用。以下是相关措施的具体内容。

　　（一）数据集成与共享

　　通过大数据技术，实现主配网数据的集成与共享，打破信息孤岛，提高数据的可用性和准确性。这有助于风险管理人员全面、准确地了解电网的运行状态和风险情况。此外，数据集成与共享还进一步推动了电网风险管理的智能化和自动化。借助先进的大数据技术和分析工具，我们可以实时监测电网的各项运行指标，及时发现潜在的风险点，并通过智能化的预警系统，及时通知相关人员进行处理。这不仅提高了风险管理的效率，还大大减少了人为因素导致的失误和疏漏。同时，数据集成与共享还促进了电网风险管理的跨部门协同。通过共享数据，不同部门之间可以更好地了解彼此的工作情况和需求，进而实现资源的优化配置和高效利用。这有助于形成电网风险管理的合力，提高整个电网的安全性和稳定性。此外，随着大数据技术的不断发展和完善，我们还可以进一步挖掘数据中的潜在价值，为电网风险管理提供更多的决策支持和优化建议。例如，通过对历史数据的分析和挖掘，我们可以预测未来电网可能面临的风险和挑战，并提前制定相应的应对策略和措施。

　　（二）风险可视化与决策支持

　　利用可视化技术，将风险评估结果以直观、易懂的方式呈现给风险管理人员。通过图表、动画等形式，展示风险的分布、趋势和严重程度，为决策提供支持。同时，结合智能决策系统，为风险管理人员提供有针对性的风险应对建议和措施。除了直观展示风险情况外，可视化技术还可以与其他风险管理工具相结合，提高风险管理的效率和准确性。在当今复杂多变的商业环境中，风险管理的重要性日益凸显。为了更有效地应对潜在风险，企业需要将风险评估结果与业务流程深度融合，从而识别并锁定那些容易出现风险的环节。这一过程不仅需要细致入微地观察和分析，还需要借助先进的技术工具来提供有力支持。例如，在供应链管理领域，企业可以利用风险评估和智能决策系统来预测供应链的潜在风险，并制定相应的应对策略。当供应链中的某个环节出现问题时，系统可以迅速识别并发出预警，同时提供多种应对方案供管理人员选择。这些方案可能包括寻找替代供应商、调整生产计划、优化物流路径等。通过系统的模拟分析，企业可以选择最优方案，最大限度地减少风险带来的损失。此外，随着大数据和人工智能技术的不断发展，风险管理领域也将迎来更多的创新和突破。通过收集和分析更多的数据，企业可以更准确地识别风险、评估风险并制定相应的应对策略。同时，智能决策系统也将变得更加智能、高效，为风险管理人员提供更加科学、精准的决策支持。

　　（三）主配网一体化协同管控

　　主配网一体化协同指的是通过对主网和配网的检修数据的采集，并根据系统的智能化风险定级，将主网风险、配网风险均纳入系统管控。主配网一体化协同是一个综合性的管理策略，主要目的是通过对主网（即电力系统中的高压输电网络）和配网（即电力系统中的低压配电网络）的检修数据进行实时采集和分析，利用智能化风险定级系统对电网中的潜在风险进行评估和分类。通过这种方式，主网风险和配网风险都能够被有效地纳入一个统一的系统管控框架中，从而实现对整个电力系统的全面、协同的风险管理和控制[5]。这种集成化的协同管理模式对于增强电力系统的工作效能及可靠性至关重要，它能有效缩减故障发生的概率及其波及范围。系统凭借连续的数据捕获与解析能力，能够即刻识别出隐藏的安全漏洞，并迅速启动预防及应对机制，以此来规避或最大限度地减轻故障影响。再者，通过智能化的风险分级机制，系统能够对各类风险实施精细分类与准确评价，为决策者铺设一条科学严谨、信度高的决策路径，助力其构思出更为周到、高效的管理策略。总而言之，主网与配网的一体化协同代表着一种前沿的电力系统管控模式，它推动着电力系统向智能化、自动化及高效率转型，确保了供电的持续稳定与服务质量的提高。

　　（四）智能化风险应对

　　根据风险评估结果，智能化地定制风险应对方案。通过自动化、智能化的技术手段，如智能调度、智能巡检等，实现对风险的快速响应和有效处置。同时，建立风险应对预案库，为风险管理人员提供可借鉴的经验和方案。各级电网部门需充分利用风险管控平台，实时评估电网运行风险，确保对管辖区域内电网风险进行全面、合理地评估。在风险辨识与定级过程中，电网部门须严格按照规定流程进行操作，包括风险上报、审核、分析和预警等环节。通过平板APP等信息化手段，实现风险预警通知单的签字确认，确保风险上报流程的规范化和高效性。同时，电网部门还需根据风险评估结果，发布不同层级的电网风险预警，并生成风险评估报表，以供相关部门进行深入分析和决策。

　　结语

　　总结而言，当前电网风险控制实践大多拘泥于传统的作业流程，风险的预知、预警体系及闭环管理机制尚存改进空间。面对大数据时代的迫切需求，亟需推进主配网一体化框架下的电网风险智能识别与管理革新，以加速电网风险管理的智能化进程。基于大数据的主网和配网风险辨识与评级体系，为行业带来了更广泛、更精确的风险测评工具。强化电网风险的防控力度，能大幅提高电网的运行效率，并实现了风险评估的精细化，为电网的稳固与安全运行奠定了坚实的基础。

　　参考文献：

　　[1] 介贺彤,杨博,赵蕾,等.基于事故树分析法的电网企业安全生产风险管控系统[J].电力信息与通信技术,2019,17(06):25-30.

　　[2] 陈本阳,元一平,乌鹏涛,等.基于在线稳定分析的电网调控运行安全风险管控策略[J].电网与清洁能源,2018,34(02):65-71+78.

　　[3] 文旭,陈鑫,张爱枫,等.含可调节负荷的风光互补微电网随机调度市场风险管控方法[J].电网技术,2021,45(11):4308-4318.

　　[4] 魏艳霞,程治.数据挖掘技术在电网安全生产风险管控中的应用研究[J].信息技术与信息化,2020(06):16-19.

　　[5] 卢丹,张中青,余晓鹏,等.电网运行风险管控可视化系统架构与功能研究[J].南京理工大学学报,2020,44(01):87-93.