1、2023 年 9 月电网基建大数据驱动的智能化规划与设计优化研究王威扬袁裴卫政（国网山西省电力公司晋城供电公司，山西 晋城 048000）【摘要】为在电网基建领域有效应用大数据技术袁实现智能化规划与设计优化袁对智能化规划与设计的价值与优势进行概述袁分析智能化规划与设计中的问题与挑战袁提出优化智能化规划与设计的策略袁希望为电网基建与大数据尧人工智能等领域的融合研究提供参考遥【关键词】电网基建曰大数据驱动曰智能化规划曰数据质量曰多算法融合【中图分类号】TM76【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2023）09-0104-030 引言随着全球经济的持续增长和城市化进程的迅速推进，对电力的
2、需求不断增加，电网基建的规模日益扩大。为满足不断增长的电力需求和提高电网运行效率，智能化规划与设计已成为电网基建领域的重要研究方向。与此同时，大数据技术的快速发展为电力行业带来了新的机遇与挑战。本文重点研究大数据驱动的智能化规划与设计优化过程，旨在提高电网基建的效率与质量，优化资源配置，提高电网的安全性与稳定性，推动电力系统的高质量发展。1 电网基建大数据驱动的内涵与发展电网基建是指为满足不断增长的电力需求，建设和完善电力供应系统的过程。传统电网基建规划与设计主要依赖于人工经验和简化模型，难以满足电网日益复杂的需求。电网基建包括输电、发电、配电等方面的设施建设，是电力行业的重要组成部分。在信息
3、时代，电力系统的数据种类多且数量庞大，包括电力负荷数据、设备状态数据、电网拓扑数据等信息，这些海量数据被称为电网基建大数据。借助大数据技术对电网基建大数据进行采集、存储、处理和分析，可以更加全面地了解电力系统的运行情况和需求变化，为电网基建提供更精确的决策依据。在电网基建大数据驱动中，数据采集技术、数据存储技术、数据处理与分析技术、人工智能算法等可以优化电网基建规划与设计，提高电网运行效率和稳定性1。2 智能化规划与设计的价值与优势智能化规划与设计是一种通过应用先进的数据分析技术和人工智能以及优化等算法，将大数据驱动下的智能决策与规划方法应用于电网基建领域的创新性做法。在电网基建大数据驱动中，
4、智能化规划与设计具有重要的价值和优势，如图 1 所示。（1）提高决策准确性与效率。智能化规划与设计可以快速分析大量的电网基建大数据，发现数据中的规律和关联，从而做出更准确、更高效的决策。减少人为干预和主观判断，避免决策的盲目性，提高规划和设计的效率。（2）优化资源配置与提高经济效益。通过充分利用电网基建大数据，智能化规划与设计可以对电力设施进行合理规划，避免资源浪费和不必要的投资，实现资源的优化配置和经济效益的最大化2。（3）提高电网稳定性与安全性。智能化规划与设计可以全面分析和模拟电力系统，预测电网负荷和设备状态，及时发现潜在问题和风险，有助于提高电网的稳定性和安全性。（4）适应复杂多变的电
5、力需求。电力需求具有高度的时空变异性，而智能化规划与设计能够灵活应对不同需求场景，通过实时数据流处理和快速决策算法，满足电力需求的多样性和实时性。（5）推动电力行业的创新发展。智能化规划与设计的引入，为电力行业带来了新的技术和方法，推动了电力行业的创新发展。通过人工智能算法和大数图 1 智能化规划与设计的价值与优势电网基建大数据驱动智能化规划与设计快速分析大数据提高决策准确性与效率合理规划电力设施优化资源配置与提高经济效益全面分析电力系统提高电网稳定性与安全性灵活应对电力需求适应复杂多变的电力需求引入新技术与方法推动电力行业的创新发展电力信息1042023 年 9 月据技术的应用，有望推动电力
6、行业向更智能、高效、可持续的方向转变3。3 智能化规划与设计中的问题与挑战3.1 数据质量与可靠性问题智能化规划与设计依赖于大数据驱动，但数据质量和可靠性直接影响决策的准确性。因此，在电网基建中，如果数据质量存在问题，可能导致错误的规划与设计决策，进而影响电网的稳定运行。例如，电网负荷数据可能会因传感器故障或通信中断而出现异常值，若未能正确识别并及时处理这些异常数据，将导致负荷预测错误，电力供应计划不合理。3.2 复杂性与多样性问题电网基建涉及多个层次的结构和各种类型的设备，且电力需求具有高度的时空多样性。在不同地区或不同时段，电网的规模、结构和运行特点也会截然不同。智能化规划与设计必须考虑到
7、这种复杂多样性，以便为不同情况下的电网基建提供定制化的解决方案。例如，城市地区需要面对高密度负荷和供电的高要求，而农村地区需要考虑到电网的扩展性和可靠性4。3.3 算法选择与模型建立问题在智能化规划与设计过程中，选择适用的算法和建立合适的模型至关重要。不同的电网基建问题需要应用不同的算法和模型进行处理。例如，基于机器学习的预测模型可以用于预测未来电力负荷，而基于优化算法的决策模型可以用于优化电网配置和供电计划。但需要注意的是，正确选择合适的算法和建立有效的模型并不是一项简单任务，需要综合考虑问题的复杂性、数据质量和计算资源等因素。3.4 实时性与灵活性问题由于电力需求和电网状态具有实时变化特性
8、，特别是在面对突发事件时，因此智能化规划与设计必须具备高度的实时性和灵活性，以及快速响应能力，以应对不断变化的需求和情况。例如，在自然灾害或突发负荷增加的情况下，智能化规划与设计系统应能即时调整电网配置和供电策略，确保电力的稳定供应5。4 优化智能化规划与设计的策略4.1 数据预处理与质量保障数据预处理是智能化规划与设计过程中的重要环节，其涉及对原始数据的清洗、处理和优化，以确保数据的质量和可靠性。在电网基建大数据驱动中，数据预处理的有效性对于准确决策具有重要影响。数据预处理与质量保障时序如图 2 所示。（1）数据清洗与去噪技术。数据清洗和去噪是数据预处理的第一步，其目标是消除数据中的异常和错
9、误。在电网基建中，数据可能受到传感器故障、通信中断或数据传输错误等影响，导致数据产生噪声。通过采用数据清洗与去噪技术，可以有效滤除这些异常值和噪声，从而提高数据的质量和可靠性。例如，可以利用滤波、异常检测等算法对数据进行处理，如中值滤波、局部异常因子（LOF）等算法。（2）缺失数据处理。在电网基建大数据采集过程中，可能会出现数据缺失的情况，主要由传感器故障、通信中断或其他原因造成。在智能化规划与设计中，缺失的数据可能会影响到决策的准确性。因此，针对缺失数据，可以采用插值或基于机器学习的填充算法进行处理。例如，线性插值、K 近邻、随机森林等算法可用于填充缺失数据，以充分利用现有数据进行规划与设计
10、。（3）数据标准化与归一化。在电网基建中，涉及多个不同来源和不同类型的数据，这些数据可能具有不同的量纲和单位。为了便于数据的整合和综合分析，需要对数据进行标准化与归一化。数据标准化是指将数据转换为均值为 0、标准差为 1 的标准分布，而数据归一化是指将数据缩放到 01 的范围内。通过这些操作，可以将数据转化为统一的尺度，避免不同尺度数据对决策结果的影响。例如，在神经网络训练过程中，对输入数据进行归一化可以加快收敛速度，增强训练效果。4.2 多算法融合与模型优化在智能化规划与设计中，单一算法可能难以完全满足电网基建复杂多变的需求。因此，采用多算法融合与模型优化策略可以提高决策的准确性和鲁棒性，为
11、电网基建提供更优的解决方案。（1）多算法融合。多算法融合是一种集成学习方图 2 数据预处理与质量保障时序数据预处理与质量保障数据清洗与去噪技术缺失数据处理数据标准化与归一化数据清洗与去噪技术数据清洗与去噪技术缺失数据处理缺失数据处理数据标准化与归一化数据预处理与质量保障数据标准化与归一化电力信息1052023 年 9 月法，通过融合多个不同的规划与设计算法，综合利用各自优势，从而提高决策的准确性和稳健性。常见的多算法融合方法包括投票法、平均法、Bagging 和Boosting 等。在电网负荷预测中，可以同时使用支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等多个算法，并将它们的预测结果进行投票或加权
12、平均，从而得到更可靠的负荷预测结果。（2）参数优化与调整。智能化规划与设计算法通常涉及大量参数，这些参数的选择直接影响着算法的性能和适应性。为了获得更好的规划与设计结果，需要对算法的参数进行优化和调整。参数优化可以采用遗传、粒子群等算法，以自动搜索最优参数组合。此外，根据不同的电网基建场景和需求，结合专家经验和知识进行参数调整。例如，在基于遗传算法的电网优化设计中，通过调整交叉率、变异率等参数，可以获得更好的电网配置方案。4.3 保持实时优化在电网基建大数据驱动的智能化规划与设计中，实时性具有重要意义。电力系统需要及时响应电力需求的变化和突发事件的发生，以保障电力供应的稳定性和可靠性。为此，保
13、持实时优化成为智能化规划与设计的一项重要目标。（1）实时数据流处理。实时数据流处理是一种处理大规模实时数据的技术，能够快速获取、分析和处理数据，并实时产生决策结果。在电网基建中，智能化规划与设计系统需要建立基于流式数据处理技术的架构，实时获取并分析传感器和监测设备的数据。通过实时数据流处理，系统可以快速掌握电网的实时状态，以便及时做出响应和决策。例如，当电网负荷发生变化时，实时数据流处理技术可以立即检测到变化原因，并做出相应的电力调度和优化决策。（2）快速决策算法。要想实现实时优化，要求智能化规划与设计算法具备高效处理大数据量和高实时性能力。因此，需要研究并开发高效的智能化规划与设计算法，以保
14、证在实时环境下能够快速做出优化决策。例如，在实时负荷预测中，需要设计快速的预测算法，以保证在大量负荷数据产生时能够迅速完成预测并输出结果。此外，还可以采用近似算法和增量更新技术，减少计算复杂度，提高算法的运行效率。4.4 人工智能算法与人为经验相结合在电网基建大数据驱动的智能化规划与设计中，人工智能算法的强大分析能力不容忽视，但人为经验和专家知识在决策过程中仍然具有重要价值。将人工智能算法与人为经验相结合是提高智能化规划与设计质量和可靠性的关键策略。（1）专家经验与知识融合。电力行业专家拥有丰富的经验和知识，在电网基建领域具有独特的见解。将这些专家经验与知识融入智能化规划与设计模型中，可以提高
15、模型的可解释性和可靠性。例如，在制订电网基建规划时，可以结合专家意见和建议，调整模型的参数和约束条件，使规划结果更符合实际情况和专家意见。此外，专家经验也可以用于解释模型的输出结果，使决策过程更加透明和可理解。（2）决策支持系统构建。为了更好地将人工智能算法和人为经验相结合，可以开发智能化决策支持系统。决策支持系统将人工智能算法与专家经验相融合，为电网基建决策提供全面的支持和建议。例如，决策支持系统可以采用混合式决策模型，结合基于规则的专家系统和基于数据的智能化算法，实现人为经验与数据驱动决策的有机结合。此外，决策支持系统能够提供多个备选方案，并根据专家经验对不同方案进行评估和优化，从而帮助决
16、策者做出更明智的决策。5 结语本文着眼于电网基建大数据驱动的智能化规划与设计优化，旨在解决电网基建领域面临的复杂问题与挑战。通过深入分析电网基建的定义与重要性，介绍大数据技术的应用，揭示智能化规划与设计的价值与优势。通过智能化规划与设计的优化，可以实现电网的高效运营，提升电力供应的质量和稳定性，以及推动电力行业的可持续发展。但在未来研究中，仍需要进一步挖掘保障数据质量的技术和方法，以确保电网数据的准确性和完整性。参考文献1 袁宝超.基于 Spark 的电网扰动影响域识别研究D.北京：华北电力大学（北京），2017.2 李明华，汪长智，李会娟.基于随机森林的电网基建工程数据自适应整合系统设计J.电子设计工程，2023，31（8）：147-151.3 庄梦珂.电网基建工程施工安全管理薄弱环节及控制策略J.低碳世界，2023，13（3）：121-123.4 范荣全，杨昌建，胡人川，等.基于区块链技术的电网基建数字化文件管理系统设计J.电力信息与通信技术，2023，21（1）：88-95.5 王晓波，韩东兴，王东强.基于边缘计算框架的电网基建智慧物联体系研究与实践J.电气技术，2022，23（10）：96-103.作者简介院王威扬（1971），男，汉族，山西高平人，本科，工程师，研究方向为输配电技术、电网建设工程安全技术等。电力信息106
