Page 236 - 能源互联网背景下电力技术分析

能源互联网背景下电力技术分析
Analysis of Power Technology in the Context of Energy Internet

感知层通过物联网测量感知电力系统的基础设施，实现对电力系统各项参数
的实时采集，提高了感知精度和效率。数据层通过数字孪生技术将感知层所采集
的物理数据转化为电力系统数字孪生数据，实现数据的数字化与标准化，消除人

工数据输入的误差，同时满足数字孪生技术对数据质量与实时性的要求。
运算层与功能层形成工程数字孪生体，实现了电力系统数字孪生模型的建立，
为电力系统数字孪生模型提供实时数据支撑的同时，可以对电力系统进行智能化
管理和优化。其中，工程数字孪生体不仅是电力系统的数字克隆，更是数字孪生

模型、数字孪生实体与实际物理世界之间的重要桥梁。在该体系中，数字孪生模
型是核心，它是对电力系统实际运行情况的数字化映射，可以提供真实、完整的
电力系统信息，实现电力系统的智能化仿真和优化管理。 通过工程数字孪生体

的运算层，可以对数百个数字孪生分区进行数据管理和控制，避免数字孪生理论
和实际物理系统之间的不一致现象。
应用层可以实现孪生体可视化模型、孪生体物理模型以及孪生体安全准则模
型等，其目的是提供全面化、可视化和可操作的电力系统管理。 同时，该系统
还支持对电力系统进行智能化管理和优化，如智能化地控制电力设备的开关、调

整发电机组的功率。 应用层的目标是将数字孪生模型转化为具有实际意义的业
务应用和操作，通过可视化和交互操作使得电力系统的数字孪生模型和实际操作
实现无缝连接，为电力系统提供一种更智能、更灵活和更高效的管理方式。

三、基于知识库和基于数据驱动的电力系统异常故障处理流程

为了提升基于数字孪生的电力系统自动化管理系统在异常故障处置时的效
率，本节提出了一套基于知识库和一种基于数据驱动的两种电力系统异常故障处
理流程，以实现对电力系统异常故障的快速和准确定位、诊断、修复等操作。

（一）基于知识库的电力系统异常故障处理流程
基于知识库的电力系统异常故障处理流程如图 3 所示，包含以下 5 个步骤。
一是收集、汇总、存储和预处理来自各种感知设备和传感器的电力系统异常

故障检测数据。二是进行数据预处理及特征提取。三是筛选有效特征数据。在数
据预处理和特征提取后，需要筛选和过滤所得到的特征数据，排除噪声数据和不
相关的特征数据，以保证后续的诊断模型及知识库的准确度和有效性。四是进入
电力系统异常故障预测诊断模型，以获取电力系统异常故障的监测结果。电力系

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