摘要：电力系统作为现代社会的核心基础设施，其安全性对于社会稳定和经济发展至关重要。随着电力系统规模的扩大和复杂性的增加，传统的风险评估方法逐渐暴露出不足。大数据分析技术提供了新的方法，可以更全面地收集和处理电力系统中的海量数据，提高风险评估的准确性和效率。本文提出了一种基于大数据分析的电力系统安全风险评估系统，通过结合多种先进算法，实现对电力系统潜在风险的全面评估。

关键词：大数据；电力系统；安全风险评估；系统设计

1 大数据分析在电力系统安全风险评估中的应用概述

大数据分析技术在电力系统安全风险评价中的实践运用集中展现在信息采集的全面性与分析视角的多元化层面。依托 SCADA 系统、同步相量测量装置以及各类智能传感设备，能够持续获取电网运行中的电压参数、电流数值、功率指标及温度变化等关键信息，并借助数据清洗、标准化处理以及噪声消除等技术手段显著提升原始数据的可靠性。随后，融合贝叶斯概率网络、模糊数学评估模型与深度卷积神经网络等智能算法，构建出精准的风险预测模型，不仅能够生成科学的风险评估报告，还可实现风险的早期预警，从而为保障电网稳定运行提供有力的决策依据。

2 电力系统安全现状

2.1 缺少综合性防护体系

互联网技术的进步在提升信息交流效率的同时，也带来了显著的安全隐患。当前我国电力行业已构建基础网络架构，各类电力数据通过网络实现流转共享，这种传输方式使得关键业务数据面临黑客入侵风险，直接影响电网调度运行和用户用电隐私。现有电力信息系统防护机制尚不健全，重要数据资产的安全防护存在明显短板。

2.2 从业人员网络安全素养不足

电力系统操作人员普遍存在安全意识淡薄和技术能力欠缺的问题。具体表现为对计算机基础安全规范认知不足，无法有效应对常见系统故障。典型现象包括违规接入公共 WiFi 网络、访问高危网站等危险操作。这种非专业行为进一步削弱了本就脆弱的系统防护能力，加剧了潜在的安全威胁。

2.3 数据管理标准不统一

电力企业尚未建立规范化的数据治理体系，各类业务数据分散存储且缺乏统一管控标准。这种碎片化管理模式导致数据流转过程存在监管盲区，既影响业务协同效率，又增加了数据泄露风险。特别是在跨部门数据交互时，由于缺乏标准化流程，容易产生安全漏洞。

3 电力系统安全风险评估系统总体设计

3.1 数据采集模块

数据采集单元作为电力网络安防评估体系的核心组成部分，其核心职能在于持续、动态地捕获电网运行参数及周边环境信息。该组件通过融合SCADA 监控平台、同步相量测量单元(PMU)、物联传感设备以及气象监测终端等多元数据通道，可精确获取电网中的电压波动、电流强度、有功功率、系统频率、环境温湿度等核心指标。SCADA 平台主要承担电网各节点的远程监控与调控任务，PMU 装置则提供纳秒级时间精度的相量同步数据，智能物联传感器专注于采集设备温度、机械振动等物理量，气象监测终端则负责外部气候要素的实时记录。在数据获取环节，该模块采用毫秒级采样频率技术，能够有效识别系统运行的细微异常，配合多路复用传输机制，确保异构数据源的时序一致性。系统还集成了智能化的数据归档与容灾备份机制，在信息传输过程中建立双重保障，防止关键数据遗漏，为后续的智能分析及风险量化评估构建了完备的数据支撑体系。特别值得注意的是，该模块采用分布式缓存技术，在数据异常时可自动触发补偿采集机制，大幅提升了原始数据的可靠性与时效性。

3.2 数据预处理单元

该单元承担着提升电力系统安全评估数据可靠性的关键职责，主要针对电压、电流、功率、频率、温度及振动等核心指标进行加工处理。预处理流程涵盖异常数据清理、标准化转换、噪声消除以及特征筛选四个环节。在数据清理阶段，采用滑动平均或四分位距等统计方法识别并剔除异常数据点；随后通过标准化转换消除不同计量单位带来的影响，使各类参数具备统一的可比基准。

3.3 风险分析单元

作为电力系统安全评估体系的核心组件，该单元整合了贝叶斯概率网络、模糊逻辑评估以及深度卷积神经网络(CNN)等多种算法模型。其中，贝叶斯网络通过构建概率依赖关系图，揭示各风险要素间的因果关联特性。

3.4 结果可视化模块

该评估系统采用双重分析机制处理不同类型的风险参数。模糊数学评价框架专门针对定性风险指标，通过建立各因素的隶属度分布曲线，将主观判断转化为可计算的数值表达。各风险要素依据其重要性差异配置相应的加权系数，最终借助线性代数运算实现整体风险的量化评估。与此同时，卷积神经网络算法专注于处理电力系统运行参数的时序序列（包括但不限于电压波动、频率变化等），通过深度特征提取技术实现异常状态的智能识别与预警。

结果显示单元运用前沿数据图形处理技术，将电网安全评价数据转化为多维可视化形态。借助 D3.js 与 Plotly 等交互式图表工具，该组件可输出风险热力图、波动曲线及空间分布模型等多样化数据视图，便于操作者动态追踪不同分区、时段的隐患状况。为强化人机互动体验，系统嵌入了 React 驱动的响应式控制面板，支持触控缩放、区域选取、时段调节等个性化操作功能。此类技术手段有助于决策者深度解析电网安全评估数据，及时识别系统运行中的异常状况。

4 系统测试与验证

4.1 实验数据说明

在预处理阶段，我们对原始数据进行了异常值剔除、标准化转换以及噪声过滤等操作，有效提升了数据质量。为满足不同实验需求，将数据集划分为训练集（占比 80% ）与测试集（占比 20% ），确保各类故障场景的样本分布均衡。该数据集主要用于模拟变压器超负荷运行、输电线路短路故障以及电压异常波动三种典型电力系统风险状况。

4.2 实验方案实施

在实验验证阶段，风险评估模块作为核心检测对象，采用了贝叶斯网络推理、模糊综合评价体系以及卷积神经网络三种技术手段进行建模与验证。训练阶段消耗了总数据量的八成样本用于特征提取，剩余两成数据用于效果检验。其中，贝叶斯网络主要解析变压器超负荷运行的因果关联，模糊评价体系量化线路短路的危险程度，而卷积神经网络则专门处理电压起伏的时序特征并完成模式识别。针对不同应用场景，系统均通过独立测试集来考核预测精度与反应速度，以此保障各模型在真实环境中的可靠表现与适应能力。

4.3 实验结果解析

在变压器超负荷运行状态下，该预警系统可提前20 分钟发出警报，其识别精确度达到 91.8% 。针对线路短路故障情况，采用模糊综合评价算法构建的检测模型展现出 93.5% 的召回性能，验证了其对复杂短路现象的灵敏捕捉能力。在电压异常波动场景测试中，卷积神经网络模型不仅取得了92.4% 的判别准确率，更实现了 78 毫秒级的响应速度，充分体现了系统处理瞬态电压波动的时效性优势。综合评估表明，该解决方案通过高效的识别精度与迅捷的响应机制，能够可靠地发现并预警电网运行中的安全隐患，具有显著的应用价值。

结论

本研究设计了一套融合多元数据处理的电力网络风险量化评估平台，通过异构数据融合采集、智能化数据清洗转换以及集成贝叶斯推理、模糊层次分析和深度卷积网络等算法，显著提高了电力网络风险预警的精度与时效性。实验数据显示，该评估平台在预测精度、系统延迟和异常检出率等关键指标上均取得突破性进展，充分证实了其工程实用价值。该平台的落地实施为电力基础设施的安全运维提供了创新性解决方案，预期将对未来电力安全防护体系的演进产生深远影响。

参考文献

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