電力系統(tǒng)安全運(yùn)行監(jiān)控技術(shù)引言電力系統(tǒng)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)支撐體系，其安全運(yùn)行直接關(guān)系到社會(huì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。隨著新能源（光伏、風(fēng)電）大規(guī)模接入、電力電子設(shè)備（變頻器、柔直換流站）廣泛應(yīng)用，電力系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性愈發(fā)復(fù)雜，傳統(tǒng)監(jiān)控技術(shù)已難以滿足“實(shí)時(shí)感知、精準(zhǔn)診斷、快速處置”的需求。電力系統(tǒng)安全運(yùn)行監(jiān)控技術(shù)作為保障電網(wǎng)可靠性的“神經(jīng)中樞”，通過(guò)整合狀態(tài)感知、數(shù)據(jù)處理、智能診斷等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的全時(shí)段、全維度監(jiān)控，成為防范大面積停電、提升供電質(zhì)量的關(guān)鍵手段。一、電力系統(tǒng)安全運(yùn)行監(jiān)控的基礎(chǔ)框架電力系統(tǒng)安全運(yùn)行監(jiān)控的核心目標(biāo)是“提前預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)、快速定位故障、優(yōu)化決策處置”，其體系結(jié)構(gòu)可分為四層（見(jiàn)圖1），各層協(xié)同實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-決策”的轉(zhuǎn)化。1.1感知層：多源數(shù)據(jù)采集感知層是監(jiān)控系統(tǒng)的“眼睛”，通過(guò)各類傳感器、監(jiān)測(cè)裝置采集電網(wǎng)運(yùn)行的原始數(shù)據(jù)，包括：電網(wǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)：電壓、電流、頻率、相位（通過(guò)PMU、FTU、TTU采集）；設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)：變壓器油色譜、局部放電、溫度，線路絕緣子污穢度，開(kāi)關(guān)設(shè)備機(jī)械特性（通過(guò)智能傳感器、在線監(jiān)測(cè)裝置采集）；環(huán)境與外部數(shù)據(jù)：風(fēng)速、光照強(qiáng)度（新能源接入場(chǎng)景），雷電定位、覆冰監(jiān)測(cè)（輸電線路場(chǎng)景）。感知層的關(guān)鍵要求是高同步性（如PMU的時(shí)間同步精度達(dá)μs級(jí)）和高可靠性（傳感器需抗電磁干擾、耐惡劣環(huán)境）。1.2傳輸層：數(shù)據(jù)通信與匯聚傳輸層負(fù)責(zé)將感知層采集的數(shù)據(jù)傳輸至處理層，其核心是電力通信網(wǎng)絡(luò)，包括：骨干網(wǎng)：采用光纖通信（如SDH、OTN），支撐大帶寬、低延遲的數(shù)據(jù)傳輸；接入網(wǎng)：采用電力線載波（PLC）、無(wú)線通信（4G/5G、LoRa），滿足分布式設(shè)備（如光伏逆變器）的數(shù)據(jù)接入需求；邊緣通信：通過(guò)邊緣網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)本地?cái)?shù)據(jù)預(yù)處理（如過(guò)濾冗余數(shù)據(jù)、提取特征），減少骨干網(wǎng)傳輸壓力。傳輸層需遵循IEC____標(biāo)準(zhǔn)（電力系統(tǒng)通信協(xié)議），確保不同設(shè)備間的數(shù)據(jù)互操作性。1.3處理層：數(shù)據(jù)融合與智能分析處理層是監(jiān)控系統(tǒng)的“大腦”，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能算法對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，提取有價(jià)值的信息。其核心功能包括：數(shù)據(jù)清洗：去除噪聲數(shù)據(jù)（如傳感器漂移導(dǎo)致的異常值）、填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)（如采用插值法修復(fù)中斷的PMU數(shù)據(jù)）；數(shù)據(jù)融合：將SCADA（秒級(jí)采樣）、PMU（毫秒級(jí)采樣）、設(shè)備監(jiān)測(cè)（分鐘級(jí)采樣）等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊，構(gòu)建統(tǒng)一的電網(wǎng)狀態(tài)矩陣；特征提?。翰捎眯〔ㄗ儞Q、主成分分析（PCA）、傅里葉變換等方法，從原始數(shù)據(jù)中提取故障特征（如變壓器局部放電的脈沖信號(hào)特征）。1.4應(yīng)用層：決策支持與可視化應(yīng)用層是監(jiān)控系統(tǒng)的“終端”，將處理層輸出的知識(shí)轉(zhuǎn)化為決策指令，支撐調(diào)度人員或自動(dòng)控制系統(tǒng)的操作。主要應(yīng)用模塊包括：實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊：通過(guò)可視化界面（如調(diào)度中心的大屏）展示電網(wǎng)潮流、設(shè)備狀態(tài)（如變壓器溫度超標(biāo)預(yù)警）；故障診斷模塊：自動(dòng)識(shí)別故障類型（如線路接地、變壓器匝間短路）、定位故障點(diǎn)（如通過(guò)PMU相量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)故障測(cè)距）；決策支持模塊：基于智能算法生成故障處置方案（如隔離故障線路的最優(yōu)開(kāi)關(guān)操作序列）、優(yōu)化運(yùn)行策略（如調(diào)整分布式光伏出力以緩解電壓越限）。1.5關(guān)鍵技術(shù)要求實(shí)時(shí)性：對(duì)于暫態(tài)故障（如線路短路），監(jiān)控系統(tǒng)需在數(shù)百毫秒內(nèi)完成數(shù)據(jù)采集、分析與決策；準(zhǔn)確性：狀態(tài)估計(jì)誤差需小于1%（IEC____標(biāo)準(zhǔn)），故障定位誤差需小于1公里；可靠性：系統(tǒng)可用率需大于99.9%（避免因監(jiān)控系統(tǒng)故障導(dǎo)致電網(wǎng)事故擴(kuò)大）；擴(kuò)展性：支持新能源、新型負(fù)荷（如電動(dòng)汽車）的接入，適應(yīng)電網(wǎng)規(guī)模增長(zhǎng)需求。二、電力系統(tǒng)安全運(yùn)行監(jiān)控的核心技術(shù)電力系統(tǒng)安全運(yùn)行監(jiān)控的核心是“從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策”的智能轉(zhuǎn)化，其關(guān)鍵技術(shù)包括狀態(tài)感知技術(shù)、數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)、故障診斷與隔離技術(shù)。2.1狀態(tài)感知技術(shù)：從“點(diǎn)監(jiān)測(cè)”到“全感知”傳統(tǒng)狀態(tài)感知依賴“定點(diǎn)安裝、定期巡檢”，難以滿足動(dòng)態(tài)電網(wǎng)的需求。新一代狀態(tài)感知技術(shù)通過(guò)高精度、分布式、智能化的監(jiān)測(cè)裝置，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)狀態(tài)的“實(shí)時(shí)感知、全域覆蓋”。2.1.1同步相量測(cè)量（PMU）PMU是電網(wǎng)狀態(tài)感知的“核心裝備”，通過(guò)全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（GNSS）實(shí)現(xiàn)時(shí)間同步（精度μs級(jí)），采集電壓、電流的相量（幅值、相位）數(shù)據(jù)（采樣率達(dá)256~1024次/秒）。其優(yōu)勢(shì)在于：暫態(tài)穩(wěn)定監(jiān)測(cè)：通過(guò)相量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算電網(wǎng)的功角、頻率變化，提前預(yù)警暫態(tài)instability（如功角搖擺）；故障定位：利用不同PMU的相量差實(shí)現(xiàn)故障點(diǎn)精準(zhǔn)定位（誤差小于1公里）；分布式能源協(xié)同：監(jiān)測(cè)光伏、風(fēng)電的出力變化，支撐分布式電源的協(xié)調(diào)控制。例如，國(guó)家電網(wǎng)的“統(tǒng)一相量測(cè)量系統(tǒng)（WAMS）”已覆蓋全國(guó)220kV及以上電網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)暫態(tài)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。2.1.2智能傳感器技術(shù)智能傳感器是設(shè)備狀態(tài)感知的“終端節(jié)點(diǎn)”，通過(guò)集成感知單元、處理單元、通信單元，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)采集-本地處理-無(wú)線傳輸”的一體化。常見(jiàn)類型包括：光纖傳感器：利用光纖的光導(dǎo)特性，監(jiān)測(cè)變壓器局部放電（通過(guò)光信號(hào)變化識(shí)別放電強(qiáng)度）、線路溫度（通過(guò)光纖光柵（FBG）的波長(zhǎng)漂移測(cè)量溫度），具有抗電磁干擾、耐高溫的優(yōu)勢(shì)；MEMS傳感器：采用微機(jī)電系統(tǒng)技術(shù)，監(jiān)測(cè)開(kāi)關(guān)設(shè)備的機(jī)械振動(dòng)（如斷路器分合閘時(shí)間、觸頭彈跳），具有小型化、低成本的特點(diǎn)；物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器：通過(guò)LoRa、NB-IoT等無(wú)線通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)分布式設(shè)備（如光伏逆變器、電動(dòng)汽車充電樁）的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，支撐“泛在電力物聯(lián)網(wǎng)”建設(shè)。2.2數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)：從“數(shù)據(jù)海洋”到“知識(shí)寶藏”電力系統(tǒng)監(jiān)控產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大（如一個(gè)省級(jí)電網(wǎng)的PMU數(shù)據(jù)量達(dá)TB級(jí)/天），如何從“數(shù)據(jù)海洋”中提取有價(jià)值的“知識(shí)”，是監(jiān)控技術(shù)的核心挑戰(zhàn)。2.2.1大數(shù)據(jù)融合與特征提取多源數(shù)據(jù)融合：將SCADA（穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)）、PMU（暫態(tài)數(shù)據(jù)）、設(shè)備監(jiān)測(cè)（狀態(tài)數(shù)據(jù)）進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊，構(gòu)建“電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)全景圖”。例如，通過(guò)融合PMU的相量數(shù)據(jù)與SCADA的潮流數(shù)據(jù)，可更準(zhǔn)確地判斷電網(wǎng)的穩(wěn)定性；特征提?。翰捎眯〔ㄗ儞Q（處理非平穩(wěn)信號(hào)，如故障暫態(tài)電流）、主成分分析（PCA）（降維，去除冗余特征）、快速傅里葉變換（FFT）（提取信號(hào)頻率特征，如變壓器諧波分析）等方法，從原始數(shù)據(jù)中提取與故障、風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的特征。2.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）與深度學(xué)習(xí)（DL）是實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)智能”的關(guān)鍵工具，其在監(jiān)控中的應(yīng)用包括：異常檢測(cè)：采用孤立森林（IsolationForest）、局部異常因子（LOF）等無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，識(shí)別電網(wǎng)運(yùn)行中的異常狀態(tài)（如電壓驟降、設(shè)備溫度異常）；故障分類：采用支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RandomForest）等監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，對(duì)故障類型（如線路接地、變壓器匝間短路）進(jìn)行分類；時(shí)間序列預(yù)測(cè)：采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、Transformer等深度學(xué)習(xí)算法，預(yù)測(cè)電網(wǎng)狀態(tài)（如負(fù)荷需求、光伏出力），為調(diào)度決策提供依據(jù)；圖像識(shí)別：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)設(shè)備圖像（如絕緣子污穢、變壓器油位）進(jìn)行分析，識(shí)別設(shè)備缺陷。例如，某電網(wǎng)公司采用LSTM算法預(yù)測(cè)光伏出力，預(yù)測(cè)精度達(dá)92%，有效支撐了分布式光伏的并網(wǎng)調(diào)度；采用CNN算法識(shí)別絕緣子污穢，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)95%，減少了人工巡檢的工作量。2.3故障診斷與隔離技術(shù)：從“被動(dòng)搶修”到“主動(dòng)處置”故障診斷與隔離是監(jiān)控系統(tǒng)的核心功能之一，其目標(biāo)是快速定位故障點(diǎn)、隔離故障區(qū)域、恢復(fù)非故障區(qū)域供電，減少停電時(shí)間。2.3.1基于模型的方法基于模型的方法通過(guò)建立電網(wǎng)的數(shù)學(xué)模型（如狀態(tài)估計(jì)模型、潮流模型），對(duì)比模型輸出與實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)，識(shí)別故障。常見(jiàn)方法包括：狀態(tài)估計(jì)（StateEstimation）：通過(guò)SCADA、PMU數(shù)據(jù)估計(jì)電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)（電壓、電流），若估計(jì)值與測(cè)量值的誤差超過(guò)閾值，則判斷存在故障；卡爾曼濾波（KalmanFilter）：用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)，可實(shí)時(shí)跟蹤電網(wǎng)狀態(tài)變化，識(shí)別暫態(tài)故障（如功角搖擺）。2.3.2基于信號(hào)的方法基于信號(hào)的方法通過(guò)分析故障產(chǎn)生的信號(hào)（如電流、電壓波形），識(shí)別故障特征。常見(jiàn)方法包括：傅里葉變換（FT）：提取信號(hào)的頻率特征，用于識(shí)別諧波故障（如變壓器勵(lì)磁涌流）；小波分析（WaveletAnalysis）：處理非平穩(wěn)信號(hào)，用于識(shí)別暫態(tài)故障（如線路短路的暫態(tài)電流）；故障錄波分析：通過(guò)故障錄波器記錄故障時(shí)的電壓、電流波形，分析故障類型（如相間短路、接地短路）。2.3.3基于知識(shí)的方法基于知識(shí)的方法通過(guò)整合領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)，構(gòu)建故障診斷的知識(shí)base，用于故障識(shí)別。常見(jiàn)方法包括：專家系統(tǒng)（ExpertSystem）：將專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為規(guī)則（如“變壓器油色譜中H?含量超過(guò)100ppm，則判斷存在局部放電”），通過(guò)規(guī)則匹配識(shí)別故障；案例推理（Case-BasedReasoning）：通過(guò)檢索歷史故障案例，匹配當(dāng)前故障特征，識(shí)別故障類型（如變壓器故障診斷中，匹配油色譜數(shù)據(jù)與歷史故障案例）。2.3.4故障隔離與恢復(fù)故障隔離是指通過(guò)操作開(kāi)關(guān)設(shè)備（如斷路器、隔離開(kāi)關(guān)），將故障區(qū)域與電網(wǎng)分離，防止故障擴(kuò)大；故障恢復(fù)是指在隔離故障后，通過(guò)調(diào)整電網(wǎng)運(yùn)行方式，恢復(fù)非故障區(qū)域的供電。例如，某城市電網(wǎng)采用故障恢復(fù)專家系統(tǒng)，整合了電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ?、故障定位?shù)據(jù)、開(kāi)關(guān)狀態(tài)數(shù)據(jù)，可在5分鐘內(nèi)生成故障隔離與恢復(fù)方案，將停電時(shí)間從平均30分鐘縮短到10分鐘。三、電力系統(tǒng)安全運(yùn)行監(jiān)控的應(yīng)用場(chǎng)景與實(shí)踐案例電力系統(tǒng)安全運(yùn)行監(jiān)控技術(shù)已廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、分布式能源接入、應(yīng)急處置等場(chǎng)景，以下是幾個(gè)典型實(shí)踐案例。3.1電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控：能量管理系統(tǒng)（EMS）能量管理系統(tǒng)（EMS）是電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控的核心平臺(tái)，整合了SCADA、PMU、狀態(tài)估計(jì)、潮流計(jì)算等功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與調(diào)度。案例：國(guó)家電網(wǎng)“統(tǒng)一調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)”該系統(tǒng)覆蓋全國(guó)220kV及以上電網(wǎng)，通過(guò)PMU實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)暫態(tài)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)（采樣率256次/秒），通過(guò)狀態(tài)估計(jì)實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)狀態(tài)的準(zhǔn)確估計(jì)（估計(jì)誤差小于1%）。系統(tǒng)可實(shí)時(shí)預(yù)警電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)（如功角搖擺、電壓越限），并自動(dòng)生成調(diào)度指令（如調(diào)整發(fā)電機(jī)出力、切換線路），有效防范了大面積停電事故。3.2設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)是通過(guò)在線監(jiān)測(cè)裝置采集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，采用智能算法預(yù)測(cè)設(shè)備故障，實(shí)現(xiàn)“按需維護(hù)”，減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間。案例：南方電網(wǎng)“變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)”該平臺(tái)通過(guò)安裝在變壓器上的油色譜監(jiān)測(cè)裝置、局部放電監(jiān)測(cè)裝置、溫度監(jiān)測(cè)裝置，采集變壓器的狀態(tài)數(shù)據(jù)（油中H?、C?H?含量，局部放電強(qiáng)度，頂層油溫），采用隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)變壓器故障（預(yù)測(cè)精度達(dá)90%）。平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)變壓器狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，當(dāng)變壓器狀態(tài)達(dá)到預(yù)警閾值時(shí)，自動(dòng)向運(yùn)維人員發(fā)送報(bào)警信息，提醒進(jìn)行維護(hù)。該平臺(tái)的應(yīng)用使變壓器的故障停機(jī)時(shí)間減少了30%，維護(hù)成本降低了20%。3.3分布式能源接入監(jiān)控分布式能源（光伏、風(fēng)電）的大規(guī)模接入導(dǎo)致電網(wǎng)的隨機(jī)性、波動(dòng)性增加，需要監(jiān)控分布式能源的出力、電壓、頻率，確保并網(wǎng)安全。案例：某地區(qū)“分布式光伏監(jiān)控系統(tǒng)”該系統(tǒng)通過(guò)安裝在光伏逆變器上的智能傳感器，采集光伏出力、并網(wǎng)點(diǎn)電壓、電流數(shù)據(jù)，采用邊緣計(jì)算技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理（如過(guò)濾冗余數(shù)據(jù)、提取特征），并將處理后的數(shù)據(jù)傳輸至云端平臺(tái)。云端平臺(tái)采用LSTM算法預(yù)測(cè)光伏出力，為調(diào)度決策提供依據(jù)；同時(shí)，當(dāng)并網(wǎng)點(diǎn)電壓超過(guò)閾值時(shí)，自動(dòng)向逆變器發(fā)送指令，調(diào)整光伏出力（如降低有功功率），緩解電壓越限。該系統(tǒng)的應(yīng)用使分布式光伏的并網(wǎng)率提高了15%，電網(wǎng)電壓合格率提高了10%。3.4應(yīng)急處置與恢復(fù)應(yīng)急處置與恢復(fù)是在故障發(fā)生后，快速定位故障點(diǎn)、隔離故障區(qū)域、恢復(fù)非故障區(qū)域供電，減少停電時(shí)間。案例：某城市電網(wǎng)“故障恢復(fù)系統(tǒng)”該系統(tǒng)整合了故障定位數(shù)據(jù)（來(lái)自PMU、FTU）、電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)、開(kāi)關(guān)狀態(tài)數(shù)據(jù)，采用遺傳算法（GA）優(yōu)化故障恢復(fù)路徑（如選擇最優(yōu)的開(kāi)關(guān)操作序列），實(shí)現(xiàn)非故障區(qū)域的快速供電。系統(tǒng)可在5分鐘內(nèi)生成故障恢復(fù)方案，運(yùn)維人員根據(jù)方案操作開(kāi)關(guān)，恢復(fù)非故障區(qū)域供電。該系統(tǒng)的應(yīng)用使城市電網(wǎng)的平均停電時(shí)間從30分鐘縮短到10分鐘，提高了供電可靠性。四、挑戰(zhàn)與展望4.1當(dāng)前挑戰(zhàn)分布式能源接入帶來(lái)的復(fù)雜度：分布式能源的大規(guī)模接入導(dǎo)致電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)特性發(fā)生變化，傳統(tǒng)監(jiān)控模型（如狀態(tài)估計(jì)模型）難以適應(yīng)，需要開(kāi)發(fā)新的監(jiān)控模型；cybersecurity問(wèn)題：監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化導(dǎo)致其成為黑客攻擊的目標(biāo)，需要加強(qiáng)監(jiān)控系統(tǒng)的cybersecurity防護(hù)（如加密數(shù)據(jù)傳輸、訪問(wèn)控制）；實(shí)時(shí)性要求提高：電力電子設(shè)備的廣泛應(yīng)用導(dǎo)致電網(wǎng)的暫態(tài)過(guò)程加快（如柔直換流站的故障時(shí)間尺度為毫秒級(jí)），需要監(jiān)控系統(tǒng)具備更高的實(shí)時(shí)性（如數(shù)據(jù)處理延遲小于100毫秒）；多源數(shù)據(jù)融合難度：監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)來(lái)自不同設(shè)備、不同系統(tǒng)，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，融合難度大，需要制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（如IEC____）。4.2未來(lái)展望數(shù)字孿生（DigitalTwin）：構(gòu)建電力系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)物理電網(wǎng)與虛擬模型的實(shí)時(shí)同步，通過(guò)虛擬模型模擬電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，提前預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)、優(yōu)化決策；邊緣計(jì)算與云計(jì)算結(jié)合：邊緣計(jì)算處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（如故障定位），云計(jì)算處理大數(shù)據(jù)分析（如設(shè)備故障預(yù)測(cè)），實(shí)現(xiàn)“邊緣實(shí)時(shí)處理+云端深度分析”的協(xié)同；AI與領(lǐng)域知識(shí)深度融合：將電力系統(tǒng)的物理模型（如潮流模型、暫態(tài)穩(wěn)定模型）與機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合，提高模型的準(zhǔn)確性和可解釋性；區(qū)塊鏈技術(shù)：利用區(qū)塊鏈的去中心化、不可篡改特性，保障監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的安全性和完整性，防止數(shù)據(jù)被篡改。結(jié)論電力系統(tǒng)安全運(yùn)行監(jiān)控技術(shù)是保障電網(wǎng)可靠性的關(guān)鍵手段，其核心是通過(guò)狀態(tài)感知、數(shù)據(jù)處理、智能診斷等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的全時(shí)段、全維度監(jiān)控。隨著新能源、電力電子設(shè)備的廣泛應(yīng)用，監(jiān)控技術(shù)面臨著復(fù)雜度增