如何寫課題申報(bào)申請書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向智能電網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知關(guān)鍵技術(shù)研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，高級研究員，zhangming@

所屬單位：國家電力科學(xué)研究院能源大數(shù)據(jù)研究所

申報(bào)日期：2023年11月15日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用基礎(chǔ)研究

二．項(xiàng)目摘要

隨著“雙碳”戰(zhàn)略的深入推進(jìn)和電力系統(tǒng)向新型電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)型的加速，智能電網(wǎng)對數(shù)據(jù)感知、分析和決策的依賴程度日益增強(qiáng)。本項(xiàng)目聚焦于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合與態(tài)勢感知，旨在解決當(dāng)前智能電網(wǎng)中數(shù)據(jù)孤島、信息冗余及實(shí)時(shí)性不足等關(guān)鍵問題。項(xiàng)目以電力物聯(lián)網(wǎng)、氣象監(jiān)測、負(fù)荷預(yù)測等多源數(shù)據(jù)為研究對象，采用分布式聯(lián)邦學(xué)習(xí)、時(shí)空深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)融合框架，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)感知。具體研究內(nèi)容包括：1）多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理與特征提取技術(shù)，解決不同數(shù)據(jù)源接口異構(gòu)、格式多樣的問題；2）基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合模型，提升數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析能力；3）融合氣象與負(fù)荷數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)態(tài)勢感知算法，增強(qiáng)極端天氣條件下的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力。預(yù)期成果包括一套可部署的數(shù)據(jù)融合平臺(tái)原型、三項(xiàng)核心算法專利及五篇高水平學(xué)術(shù)論文，為智能電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。本項(xiàng)目的實(shí)施將有效提升電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的利用率，推動(dòng)能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，具有顯著的理論價(jià)值和應(yīng)用前景。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

隨著全球能源結(jié)構(gòu)向低碳化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，電力系統(tǒng)作為能源供應(yīng)的核心基礎(chǔ)設(shè)施，正經(jīng)歷著前所未有的深刻變革。智能電網(wǎng)以其信息化、自動(dòng)化、互動(dòng)化的特征，成為構(gòu)建新型電力系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)能源互聯(lián)網(wǎng)愿景的關(guān)鍵技術(shù)支撐。在智能電網(wǎng)的建設(shè)與發(fā)展過程中，海量、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生已成為顯著特征。這些數(shù)據(jù)來源于電力物聯(lián)網(wǎng)（AMI）傳感器、SCADA系統(tǒng)、氣象監(jiān)測站、用電信息采集終端、電動(dòng)汽車充電樁以及市場交易平臺(tái)等多個(gè)環(huán)節(jié)，涵蓋了電力生產(chǎn)、傳輸、分配和消費(fèi)的全鏈條信息。然而，數(shù)據(jù)的爆炸式增長并未自然轉(zhuǎn)化為決策能力的提升，反而帶來了新的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)融合的難題和態(tài)勢感知的困境上。

當(dāng)前，智能電網(wǎng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合與研究現(xiàn)狀主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象普遍存在。由于歷史原因、管理體制及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的差異，不同運(yùn)營商、不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)往往被封閉在各自的系統(tǒng)中，形成了“數(shù)據(jù)煙囪”，阻礙了跨領(lǐng)域、跨層級的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同分析。二是數(shù)據(jù)異構(gòu)性嚴(yán)重。融合對象涵蓋結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如負(fù)荷記錄、設(shè)備狀態(tài)）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如XML配置文件）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如視頻監(jiān)控、語音報(bào)警），數(shù)據(jù)格式、語義、時(shí)間尺度等存在巨大差異，增加了融合難度。三是現(xiàn)有融合方法在處理實(shí)時(shí)性和大數(shù)據(jù)量方面存在瓶頸。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，如數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法主要依賴統(tǒng)計(jì)模型，難以捕捉復(fù)雜系統(tǒng)中的非線性動(dòng)態(tài)關(guān)系；而模型驅(qū)動(dòng)的方法則往往需要精確的先驗(yàn)知識(shí)，對電力系統(tǒng)這種開放復(fù)雜系統(tǒng)的適應(yīng)性不足。四是態(tài)勢感知能力有待提升?，F(xiàn)有監(jiān)測系統(tǒng)多側(cè)重于單一維度或局部區(qū)域的異常檢測，缺乏對全局運(yùn)行態(tài)勢的統(tǒng)一、實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的刻畫，難以有效支撐復(fù)雜場景下的決策優(yōu)化與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。例如，在極端天氣事件或大規(guī)模新能源波動(dòng)沖擊下，如何快速準(zhǔn)確地把握電網(wǎng)的整體風(fēng)險(xiǎn)分布、薄弱環(huán)節(jié)及恢復(fù)優(yōu)先級，成為亟待解決的關(guān)鍵問題。

上述問題的存在，深刻揭示了當(dāng)前智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)利用效率不高的現(xiàn)狀，也凸顯了開展針對性研究的緊迫性與必要性。首先，數(shù)據(jù)融合是釋放多源數(shù)據(jù)價(jià)值的前提。電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行、高效經(jīng)濟(jì)調(diào)度以及用戶體驗(yàn)的改善，都高度依賴于對全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的運(yùn)行信息的掌握。缺乏有效的數(shù)據(jù)融合手段，將導(dǎo)致決策信息殘缺、分析結(jié)果片面，甚至引發(fā)誤判和決策失誤。其次，提升態(tài)勢感知能力是智能電網(wǎng)高級應(yīng)用的基石。負(fù)荷預(yù)測、故障定位、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、應(yīng)急響應(yīng)等關(guān)鍵功能，都需要基于對系統(tǒng)整體運(yùn)行狀態(tài)的深刻理解。當(dāng)前態(tài)勢感知能力的不足，已成為制約智能電網(wǎng)自主化、智能化水平提升的“卡脖子”環(huán)節(jié)。因此，深入研究面向智能電網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知關(guān)鍵技術(shù)，不僅能夠解決當(dāng)前面臨的實(shí)際問題，更能推動(dòng)相關(guān)理論和技術(shù)體系的創(chuàng)新升級。這不僅是電力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)在需求的技術(shù)牽引，也是保障能源安全、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要舉措。

本項(xiàng)目的研究意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

社會(huì)價(jià)值層面，本項(xiàng)目直接服務(wù)于國家能源戰(zhàn)略和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求。通過攻克數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知的核心技術(shù)難題，能夠顯著提升我國智能電網(wǎng)的自主可控水平和運(yùn)行效率，增強(qiáng)電網(wǎng)抵御極端事件沖擊的能力，為社會(huì)提供更加可靠、清潔、高效的能源服務(wù)。特別是在“雙碳”目標(biāo)下，項(xiàng)目成果將有助于促進(jìn)可再生能源的高比例接入和消納，助力構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)。此外，項(xiàng)目研究將推動(dòng)電力行業(yè)數(shù)據(jù)要素的市場化應(yīng)用，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新的增長點(diǎn)，并提升能源安全保障能力，對維護(hù)國家能源安全具有深遠(yuǎn)意義。

經(jīng)濟(jì)價(jià)值層面，本項(xiàng)目具有明確的應(yīng)用前景和產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)。研究成果可直接應(yīng)用于電力系統(tǒng)的生產(chǎn)運(yùn)行、規(guī)劃設(shè)計(jì)、市場交易等各個(gè)環(huán)節(jié)，通過優(yōu)化調(diào)度決策、降低運(yùn)維成本、提升供電可靠性等方式，產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益。例如，精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能夠幫助電網(wǎng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的需求側(cè)管理，減少峰谷差帶來的資源浪費(fèi)；高效的數(shù)據(jù)融合平臺(tái)能夠促進(jìn)跨企業(yè)、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)共享，降低信息壁壘帶來的交易成本。同時(shí)，項(xiàng)目研發(fā)的技術(shù)和平臺(tái)有望形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心產(chǎn)品，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、大數(shù)據(jù)軟件、算法等，為電力行業(yè)乃至整個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)注入新的活力。

學(xué)術(shù)價(jià)值層面，本項(xiàng)目立足于電力系統(tǒng)與的交叉領(lǐng)域，具有重要的理論創(chuàng)新意義。項(xiàng)目將引入并深化分布式聯(lián)邦學(xué)習(xí)、時(shí)空深度學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)于電力大數(shù)據(jù)場景，探索解決數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與高效融合的新途徑，豐富和發(fā)展智能電網(wǎng)的建模與控制理論。通過研究多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的特征提取與關(guān)聯(lián)分析機(jī)制，能夠深化對復(fù)雜電力系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)律的認(rèn)識(shí)。項(xiàng)目成果將推動(dòng)電力系統(tǒng)學(xué)科向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能決策的方向演進(jìn)，為相關(guān)領(lǐng)域的研究者提供新的理論視角和技術(shù)工具，促進(jìn)跨學(xué)科研究的深入發(fā)展。特別是在處理海量、動(dòng)態(tài)、高維的電力大數(shù)據(jù)方面，本項(xiàng)目的研究將為理論在復(fù)雜工程系統(tǒng)中的應(yīng)用提供寶貴的實(shí)踐案例和驗(yàn)證平臺(tái)。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在智能電網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知領(lǐng)域，國內(nèi)外研究者已開展了廣泛探索，取得了一系列階段性成果，但距離實(shí)際大規(guī)模應(yīng)用和滿足日益增長的需求仍存在差距，存在諸多研究空白和挑戰(zhàn)。

國外研究在智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、通信和部分?jǐn)?shù)據(jù)分析方面起步較早，形成了較為成熟的框架。例如，美國、歐洲等發(fā)達(dá)國家在智能電表（AMI）部署和高級計(jì)量架構(gòu)（AMI）建設(shè)方面處于領(lǐng)先地位，積累了海量的用電數(shù)據(jù)。研究重點(diǎn)較早地集中在基于負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)測和需求響應(yīng)管理上，如利用時(shí)間序列模型（如ARIMA、LSTM）進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測，以及基于用戶行為分析的需求側(cè)潛力評估。在數(shù)據(jù)融合方面，國外學(xué)者開始探索利用云計(jì)算平臺(tái)整合分布式數(shù)據(jù)，并嘗試應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)進(jìn)行多源數(shù)據(jù)的初步整合與挖掘。技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究也較早，尤其是在故障診斷領(lǐng)域，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對設(shè)備故障進(jìn)行模式識(shí)別和預(yù)測取得了一定進(jìn)展。然而，國外研究在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度融合、實(shí)時(shí)處理以及復(fù)雜系統(tǒng)態(tài)勢感知方面仍面臨挑戰(zhàn)。例如，如何有效融合來自不同供應(yīng)商、不同標(biāo)準(zhǔn)、不同頻度的數(shù)據(jù)，特別是在跨國、跨區(qū)電網(wǎng)互聯(lián)場景下的數(shù)據(jù)融合問題，尚未形成普遍適用的解決方案。在態(tài)勢感知方面，現(xiàn)有研究多側(cè)重于單一維度（如電壓、頻率、潮流）或局部區(qū)域的監(jiān)測，缺乏對整個(gè)電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的統(tǒng)一、動(dòng)態(tài)、可視化的綜合評估體系。此外，數(shù)據(jù)隱私和安全問題在歐美等數(shù)據(jù)法規(guī)嚴(yán)格的國家受到高度關(guān)注，如何在滿足融合分析需求的同時(shí)嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)（如GDPR），是國外研究面臨的重要難題，現(xiàn)有技術(shù)往往在隱私保護(hù)和計(jì)算效率之間難以取得理想平衡。

國內(nèi)研究在智能電網(wǎng)建設(shè)和應(yīng)用方面發(fā)展迅速，特別是在特高壓電網(wǎng)、大規(guī)模新能源接入等新型電力系統(tǒng)特征場景下，對數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知技術(shù)的需求更為迫切，相關(guān)研究也呈現(xiàn)出活躍態(tài)勢。國內(nèi)高校和科研機(jī)構(gòu)在電力系統(tǒng)領(lǐng)域擁有深厚積累，近年來積極將等前沿技術(shù)引入電力大數(shù)據(jù)分析。在負(fù)荷預(yù)測方面，除了傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型，國內(nèi)研究者更早地開始探索深度學(xué)習(xí)模型（如CNN-LSTM、Transformer）在更復(fù)雜負(fù)荷模式識(shí)別和長周期預(yù)測中的應(yīng)用，并嘗試融合氣象、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等多維度外源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。在數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域，國內(nèi)學(xué)者關(guān)注點(diǎn)在于如何解決國內(nèi)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一、信息孤島嚴(yán)重的問題，研究內(nèi)容包括基于本體論的數(shù)據(jù)語義融合、基于云邊協(xié)同的數(shù)據(jù)融合架構(gòu)、以及利用圖論方法構(gòu)建電力物聯(lián)網(wǎng)的多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型等。在態(tài)勢感知方面，國內(nèi)研究開始關(guān)注電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)的綜合評估與可視化展示，嘗試構(gòu)建包含設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境因素、市場信息等多維度的電網(wǎng)健康指數(shù)模型，并利用大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)進(jìn)行態(tài)勢呈現(xiàn)。特別是在保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行方面，國內(nèi)在故障定位、隔離與恢復(fù)（FLISR）等應(yīng)用中，對數(shù)據(jù)融合與快速態(tài)勢感知的需求驅(qū)動(dòng)了相關(guān)算法的快速發(fā)展。然而，國內(nèi)研究也面臨一些共性問題。首先，理論研究與工程實(shí)踐結(jié)合不夠緊密，部分研究成果存在“象牙塔”現(xiàn)象，難以快速轉(zhuǎn)化為滿足復(fù)雜實(shí)際運(yùn)行環(huán)境的可靠技術(shù)和產(chǎn)品。其次，在處理超大規(guī)模、高動(dòng)態(tài)、強(qiáng)耦合的電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)，現(xiàn)有算法的計(jì)算效率、泛化能力和魯棒性仍有提升空間。例如，在融合實(shí)時(shí)海量傳感器數(shù)據(jù)與預(yù)測性數(shù)據(jù)時(shí)，如何保證模型的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力而不犧牲精度，是一個(gè)突出挑戰(zhàn)。再次，針對電力系統(tǒng)特有的物理約束和運(yùn)行機(jī)理，如何對通用模型進(jìn)行針對性改進(jìn)和適配，形成具有電力專業(yè)特色的智能算法體系，研究尚不深入。最后，與國外相比，國內(nèi)在數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域的前沿探索（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私計(jì)算在電力場景的深度應(yīng)用）和跨學(xué)科交叉研究方面仍有差距，特別是在解決數(shù)據(jù)共享難題和保障融合過程數(shù)據(jù)安全方面，缺乏系統(tǒng)性的創(chuàng)新方案。

綜合來看，國內(nèi)外在智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知領(lǐng)域的研究均取得了長足進(jìn)步，為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。但仍存在以下主要的研究空白和亟待解決的問題：一是多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度融合理論與方法尚未成熟，特別是在保障數(shù)據(jù)質(zhì)量、處理數(shù)據(jù)時(shí)空關(guān)聯(lián)性、以及融合過程中的不確定性傳遞等方面存在不足；二是面向新型電力系統(tǒng)的電網(wǎng)實(shí)時(shí)、全局、動(dòng)態(tài)態(tài)勢感知模型缺乏，難以有效支撐復(fù)雜場景下的精準(zhǔn)預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和智能決策；三是適應(yīng)電力系統(tǒng)物理約束的、兼顧效率與精度的智能融合與感知算法體系有待構(gòu)建；四是數(shù)據(jù)共享、隱私保護(hù)與計(jì)算效率之間的平衡機(jī)制研究不足，制約了跨主體、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)融合應(yīng)用；五是現(xiàn)有研究多側(cè)重于單一技術(shù)環(huán)節(jié)，缺乏對數(shù)據(jù)融合、態(tài)勢感知、智能決策一體化解決方案的系統(tǒng)研究和實(shí)踐。這些問題的解決，需要跨學(xué)科、多視角的深入探索，也是本項(xiàng)目立項(xiàng)的重要依據(jù)和努力方向。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在面向智能電網(wǎng)的實(shí)際需求，突破多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，構(gòu)建一套高效、可靠、安全的智能分析與決策支撐體系。圍繞這一總體目標(biāo)，項(xiàng)目設(shè)定以下具體研究目標(biāo)：

1.構(gòu)建面向智能電網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合理論與框架。研究解決數(shù)據(jù)接口異構(gòu)、語義不一致、時(shí)間尺度不同等問題的標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理方法，提出適應(yīng)電力系統(tǒng)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)特征提取與關(guān)聯(lián)分析模型，設(shè)計(jì)支持跨源數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、高效融合的分布式計(jì)算框架，為多源數(shù)據(jù)的深度融合奠定理論基礎(chǔ)和技術(shù)基礎(chǔ)。

2.開發(fā)基于的電力系統(tǒng)態(tài)勢感知關(guān)鍵算法。研究融合電力物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)等多源信息的電網(wǎng)狀態(tài)表征方法，構(gòu)建能夠?qū)崟r(shí)刻畫電網(wǎng)運(yùn)行態(tài)勢、精準(zhǔn)識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)（如過載、電壓異常、設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)等）的智能感知模型，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)健康度、風(fēng)險(xiǎn)度的量化評估與動(dòng)態(tài)預(yù)警。

3.設(shè)計(jì)兼顧效率與安全的數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知協(xié)同機(jī)制。研究在數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知過程中，如何平衡計(jì)算效率、分析精度與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的需求，探索應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私、同態(tài)加密等隱私計(jì)算技術(shù)，構(gòu)建支持?jǐn)?shù)據(jù)“可用不可見”的融合分析模型，保障數(shù)據(jù)共享與應(yīng)用過程中的信息安全。

4.形成可驗(yàn)證、可應(yīng)用的技術(shù)原型與解決方案?；诶碚撗芯?，開發(fā)一套包含數(shù)據(jù)融合平臺(tái)、態(tài)勢感知模塊及應(yīng)用接口的原型系統(tǒng)，在典型電力場景或仿真環(huán)境中進(jìn)行驗(yàn)證，評估技術(shù)方案的實(shí)用性和效果，為智能電網(wǎng)的智能化升級提供可行的技術(shù)支撐。

為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將開展以下詳細(xì)研究內(nèi)容：

1.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征融合技術(shù)研究

*研究問題：如何有效處理電力物聯(lián)網(wǎng)（AMI）、SCADA、氣象監(jiān)測、用電信息采集等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的接口標(biāo)準(zhǔn)不一、數(shù)據(jù)格式多樣、質(zhì)量參差不齊等問題，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化清洗與高效接入？

*假設(shè)：通過構(gòu)建自適應(yīng)的數(shù)據(jù)解析器、設(shè)計(jì)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型（如數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)倉庫），并融合數(shù)據(jù)增強(qiáng)與清洗技術(shù)，能夠有效解決數(shù)據(jù)預(yù)處理中的關(guān)鍵難題，為后續(xù)融合分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

*具體研究內(nèi)容包括：開發(fā)基于本體論的數(shù)據(jù)語義對齊方法，實(shí)現(xiàn)不同來源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一描述；研究面向電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系與自動(dòng)修復(fù)算法；設(shè)計(jì)支持流式數(shù)據(jù)與批量數(shù)據(jù)混合處理的實(shí)時(shí)預(yù)處理流水線；探索利用圖數(shù)據(jù)庫等技術(shù)管理復(fù)雜異構(gòu)數(shù)據(jù)關(guān)系。

2.基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合模型研究

*研究問題：如何利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）有效建模電力物聯(lián)網(wǎng)中設(shè)備節(jié)點(diǎn)、傳感器節(jié)點(diǎn)、用戶節(jié)點(diǎn)之間的復(fù)雜物理連接與信息交互關(guān)系，實(shí)現(xiàn)跨層級、跨類型數(shù)據(jù)的深度融合與關(guān)聯(lián)分析？

*假設(shè)：通過構(gòu)建能夠表征電力物理拓?fù)渑c信息傳播路徑的動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)，并設(shè)計(jì)適用于電力場景的GNN模型（如時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)），能夠有效捕捉多源異構(gòu)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)特征，提升融合分析的準(zhǔn)確性和魯棒性。

*具體研究內(nèi)容包括：研究電力物聯(lián)網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)圖構(gòu)建方法，融合設(shè)備物理連接、信息流、時(shí)間序列等多維度關(guān)系；設(shè)計(jì)融合節(jié)點(diǎn)特征、邊關(guān)系、時(shí)序信息的GNN模型架構(gòu)；研究模型訓(xùn)練中的正則化與優(yōu)化策略，提升模型在復(fù)雜數(shù)據(jù)下的泛化能力；探索將物理約束（如基爾霍夫定律）融入GNN模型的方法。

3.融合多源數(shù)據(jù)的電網(wǎng)態(tài)勢感知與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究

*研究問題：如何構(gòu)建能夠綜合反映電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)、預(yù)測未來發(fā)展趨勢、并精準(zhǔn)識(shí)別全局性或區(qū)域性風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)勢感知模型？如何實(shí)現(xiàn)多維度風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評估與提前預(yù)警？

*假設(shè)：通過融合電力實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等多源信息，利用時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型（如3DCNN、Transformer）捕捉系統(tǒng)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)演化規(guī)律，能夠?qū)崿F(xiàn)對電網(wǎng)健康狀態(tài)、風(fēng)險(xiǎn)水平的精準(zhǔn)感知和提前預(yù)警。

*具體研究內(nèi)容包括：研究電網(wǎng)態(tài)勢感知的多源數(shù)據(jù)融合方法，構(gòu)建包含電氣量、熱力特性、環(huán)境因素、設(shè)備狀態(tài)等多維信息的綜合特征向量；設(shè)計(jì)基于時(shí)空深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測模型，預(yù)測負(fù)荷、電壓、潮流等關(guān)鍵指標(biāo)的未來變化；研究基于多準(zhǔn)則決策分析（MCDA）或機(jī)器學(xué)習(xí)的電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合評估模型；開發(fā)基于風(fēng)險(xiǎn)敏感度的動(dòng)態(tài)預(yù)警機(jī)制，實(shí)現(xiàn)不同等級風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)推送。

4.數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知過程中的隱私保護(hù)技術(shù)研究

*研究問題：在多源數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知的應(yīng)用過程中，如何有效保護(hù)數(shù)據(jù)提供方（如用戶、子站）的數(shù)據(jù)隱私，同時(shí)保證分析結(jié)果的可用性和準(zhǔn)確性？如何設(shè)計(jì)高效、安全的協(xié)同分析機(jī)制？

*假設(shè)：通過應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私、安全多方計(jì)算等隱私增強(qiáng)技術(shù)，能夠在不共享原始數(shù)據(jù)或僅共享計(jì)算所需的部分信息（如加密數(shù)據(jù)、梯度）的情況下，實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)的協(xié)同分析與知識(shí)提取，有效平衡數(shù)據(jù)利用與隱私保護(hù)的需求。

*具體研究內(nèi)容包括：研究面向電力系統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架設(shè)計(jì)與優(yōu)化，解決模型更新、通信開銷、安全認(rèn)證等挑戰(zhàn)；探索差分隱私技術(shù)在電力數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中的應(yīng)用，確定合適的隱私預(yù)算與效用平衡；研究基于同態(tài)加密或安全多方計(jì)算的數(shù)據(jù)融合與分析方法，探索在特定場景下的應(yīng)用可行性；設(shè)計(jì)支持隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知系統(tǒng)架構(gòu)。

5.技術(shù)原型開發(fā)與驗(yàn)證

*研究問題：如何將項(xiàng)目研究形成的理論方法與技術(shù)算法，轉(zhuǎn)化為可驗(yàn)證、可演示、具有一定實(shí)用性的技術(shù)原型系統(tǒng)？如何在接近實(shí)際的場景或環(huán)境中評估其性能與效果？

*假設(shè)：通過構(gòu)建包含數(shù)據(jù)接入、預(yù)處理、融合分析、態(tài)勢感知、可視化展示等核心功能模塊的原型系統(tǒng)，并在真實(shí)的電力數(shù)據(jù)集或高保真仿真平臺(tái)上進(jìn)行測試，能夠驗(yàn)證所提出技術(shù)方案的可行性和有效性，發(fā)現(xiàn)并解決實(shí)際應(yīng)用中的問題。

*具體研究內(nèi)容包括：開發(fā)包含數(shù)據(jù)融合引擎、態(tài)勢感知模塊、隱私保護(hù)接口及可視化界面的原型系統(tǒng)；收集或構(gòu)建包含多源異構(gòu)真實(shí)電力數(shù)據(jù)的測試床；設(shè)計(jì)全面的性能評估指標(biāo)體系，包括融合精度、實(shí)時(shí)性、計(jì)算效率、隱私保護(hù)程度等；進(jìn)行原型系統(tǒng)在典型場景下的功能驗(yàn)證和性能測試，并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行迭代優(yōu)化。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、模型構(gòu)建、算法設(shè)計(jì)、仿真實(shí)驗(yàn)與原型驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地解決面向智能電網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知中的關(guān)鍵問題。技術(shù)路線清晰，分階段實(shí)施，確保研究目標(biāo)的達(dá)成。

1.研究方法與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

***理論分析與方法學(xué)研究**：針對數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知中的核心問題，開展深入的理論分析，包括對現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)剖析、電力系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)理的理解、以及算法在電力場景適用性的研究?；诶碚摲治?，提出新的數(shù)據(jù)融合模型架構(gòu)、特征融合方法、態(tài)勢感知指標(biāo)體系與算法設(shè)計(jì)思路。此階段將大量運(yùn)用數(shù)學(xué)建模、圖論、優(yōu)化理論、機(jī)器學(xué)習(xí)理論等工具。

***實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)**：為驗(yàn)證所提出的方法和模型的有效性，設(shè)計(jì)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)驗(yàn)方案。實(shí)驗(yàn)將分為算法層面和系統(tǒng)層面兩個(gè)層面。

***算法層面實(shí)驗(yàn)**：在具有代表性的合成數(shù)據(jù)集和真實(shí)電力數(shù)據(jù)集上，對所提出的預(yù)處理方法、數(shù)據(jù)融合算法（如GNN模型）、態(tài)勢感知模型（如時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型）以及隱私保護(hù)技術(shù)（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私）進(jìn)行定量和定性評估。實(shí)驗(yàn)將對比本項(xiàng)目方法與現(xiàn)有先進(jìn)方法在融合精度、實(shí)時(shí)性、計(jì)算效率、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別準(zhǔn)確率、隱私保護(hù)程度等指標(biāo)上的表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)環(huán)境將搭建在高性能計(jì)算服務(wù)器或云平臺(tái)上。

***系統(tǒng)層面實(shí)驗(yàn)**：基于開發(fā)的技術(shù)原型系統(tǒng)，在模擬的智能電網(wǎng)場景或?qū)嶋H電網(wǎng)數(shù)據(jù)環(huán)境中，進(jìn)行端到端的系統(tǒng)測試。測試內(nèi)容包括數(shù)據(jù)從接入到最終態(tài)勢感知與預(yù)警的全流程性能，系統(tǒng)在不同負(fù)載、不同數(shù)據(jù)源可用性情況下的魯棒性，以及原型系統(tǒng)在典型應(yīng)用場景（如負(fù)荷預(yù)測、故障預(yù)警、狀態(tài)評估）中的實(shí)際效果評估。此階段可能涉及與電力企業(yè)合作，獲取真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。

***數(shù)據(jù)收集與分析方法**：

***數(shù)據(jù)來源**：數(shù)據(jù)將主要來源于公開的電力大數(shù)據(jù)集（如CIGRé數(shù)據(jù)庫、IEEEPES挑戰(zhàn)賽數(shù)據(jù)）、合作電力企業(yè)的脫敏歷史數(shù)據(jù)、以及基于電力系統(tǒng)仿真平臺(tái)（如PSCAD、MATLAB/Simulink）生成的模擬數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)類型將涵蓋電力物聯(lián)網(wǎng)（AMI）數(shù)據(jù)、SCADA實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)（溫度、濕度、風(fēng)速、光伏出力預(yù)測等）、負(fù)荷歷史與預(yù)測數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等。

***數(shù)據(jù)分析方法**：采用描述性統(tǒng)計(jì)分析、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如回歸分析、分類算法、聚類算法）和深度學(xué)習(xí)方法（如LSTM、CNN、GNN、Transformer）對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析、特征工程、模型訓(xùn)練與評估。利用圖分析技術(shù)研究電力物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。采用仿真模擬和蒙特卡洛方法評估模型的魯棒性和不確定性。對于涉及隱私保護(hù)的研究，將采用具體的隱私度量指標(biāo)（如差分隱私的ε-δ參數(shù)）和安全性分析方法。

2.技術(shù)路線與關(guān)鍵步驟

本項(xiàng)目的技術(shù)路線遵循“基礎(chǔ)研究-關(guān)鍵技術(shù)突破-系統(tǒng)集成-驗(yàn)證評估”的思路，分階段推進(jìn)，具體步驟如下：

***第一階段：現(xiàn)狀分析與理論準(zhǔn)備（預(yù)計(jì)X個(gè)月）**

*深入調(diào)研國內(nèi)外智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知的研究現(xiàn)狀與技術(shù)進(jìn)展，明確現(xiàn)有技術(shù)的局限性及本項(xiàng)目的研究切入點(diǎn)。

*收集整理相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)資料，構(gòu)成本項(xiàng)目的研究知識(shí)體系。

*分析電力系統(tǒng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的特性、融合需求與挑戰(zhàn)，為后續(xù)研究奠定理論基礎(chǔ)。

*初步設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征融合、態(tài)勢感知和隱私保護(hù)的理論框架與研究方案。

***第二階段：關(guān)鍵技術(shù)研究與模型開發(fā)（預(yù)計(jì)Y個(gè)月）**

***數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征融合技術(shù)**：研究并實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)數(shù)據(jù)解析、語義對齊、數(shù)據(jù)清洗與增強(qiáng)算法；設(shè)計(jì)并開發(fā)基于GNN的多源異構(gòu)電力物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合模型。

***電網(wǎng)態(tài)勢感知與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)**：研究電網(wǎng)態(tài)勢表征方法；設(shè)計(jì)并開發(fā)融合多源數(shù)據(jù)的時(shí)空深度學(xué)習(xí)態(tài)勢感知模型與動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。

***隱私保護(hù)技術(shù)**：研究并應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私等技術(shù)在電力數(shù)據(jù)融合與感知場景下的實(shí)現(xiàn)方法與優(yōu)化策略。

***第三階段：原型系統(tǒng)開發(fā)與初步驗(yàn)證（預(yù)計(jì)Z個(gè)月）**

*基于第二階段開發(fā)的關(guān)鍵算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)包含數(shù)據(jù)接入、預(yù)處理、融合分析、態(tài)勢感知、可視化及隱私保護(hù)接口的prototype系統(tǒng)架構(gòu)。

*利用合成數(shù)據(jù)集和部分真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行算法層面的單元測試與集成測試，初步驗(yàn)證各模塊功能的正確性和核心算法的性能。

*進(jìn)行小規(guī)模場景下的系統(tǒng)層面初步驗(yàn)證，評估系統(tǒng)的整體運(yùn)行效果。

***第四階段：系統(tǒng)全面驗(yàn)證與優(yōu)化（預(yù)計(jì)W個(gè)月）**

*在更全面的真實(shí)電力數(shù)據(jù)集或高保真仿真環(huán)境中，對原型系統(tǒng)進(jìn)行全面的性能測試和魯棒性測試，包括不同數(shù)據(jù)規(guī)模、不同并發(fā)請求、不同故障場景下的表現(xiàn)。

*根據(jù)測試結(jié)果，對原型系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，包括算法參數(shù)調(diào)優(yōu)、系統(tǒng)架構(gòu)調(diào)整、性能加速等。

*評估原型系統(tǒng)在典型應(yīng)用場景中的實(shí)際效果，如對負(fù)荷預(yù)測精度、故障預(yù)警提前量、電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別準(zhǔn)確率等的提升程度。

***第五階段：總結(jié)與成果凝練（預(yù)計(jì)V個(gè)月）**

*對項(xiàng)目研究過程進(jìn)行全面總結(jié)，整理研究過程中形成的理論成果、技術(shù)報(bào)告、專利申請素材、學(xué)術(shù)論文等。

*完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告，撰寫研究總結(jié)報(bào)告，明確項(xiàng)目成果的創(chuàng)新點(diǎn)與推廣應(yīng)用價(jià)值。

*整理并提供原型系統(tǒng)的最終版本及相關(guān)技術(shù)文檔。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目針對智能電網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知面臨的挑戰(zhàn)，在理論、方法與應(yīng)用層面均擬提出一系列創(chuàng)新性研究成果，旨在突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，提升智能電網(wǎng)的智能化水平。

**1.理論層面的創(chuàng)新**

***構(gòu)建融合電力物理約束與數(shù)據(jù)時(shí)空特性的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合理論框架**?，F(xiàn)有研究在數(shù)據(jù)融合中，或側(cè)重于純粹的數(shù)學(xué)建模，或忽略電力系統(tǒng)的物理運(yùn)行規(guī)律。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出將電力系統(tǒng)的基爾霍夫定律等物理約束顯式地融入數(shù)據(jù)融合模型（尤其是在基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型中），通過構(gòu)建物理信息圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-InformedGNN）等新型模型，確保融合結(jié)果既符合數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，又滿足電力物理一致性，從而提升模型在復(fù)雜數(shù)據(jù)和場景下的泛化能力與解釋性。同時(shí)，本項(xiàng)目特別關(guān)注電力數(shù)據(jù)的強(qiáng)時(shí)序性和空間依賴性，發(fā)展適應(yīng)電力系統(tǒng)特性的時(shí)空數(shù)據(jù)融合理論與方法，為精準(zhǔn)刻畫電網(wǎng)動(dòng)態(tài)行為奠定理論基礎(chǔ)。

***提出基于多維度風(fēng)險(xiǎn)度量的電網(wǎng)態(tài)勢感知理論與指標(biāo)體系**。傳統(tǒng)態(tài)勢感知多側(cè)重于單一維度或局部指標(biāo)的表現(xiàn)。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出構(gòu)建包含電網(wǎng)運(yùn)行健康度、安全風(fēng)險(xiǎn)度、經(jīng)濟(jì)效率度等多維度綜合指標(biāo)體系，并研究相應(yīng)的量化計(jì)算模型。通過融合實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境因素等多源異構(gòu)信息，實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)整體運(yùn)行態(tài)勢的全面、動(dòng)態(tài)、量化評估，為智能決策提供更全面、更精準(zhǔn)的依據(jù)。特別是在風(fēng)險(xiǎn)度量方面，本項(xiàng)目將引入不確定性量化方法，對感知結(jié)果的置信度進(jìn)行評估，增強(qiáng)態(tài)勢感知結(jié)果的可靠性。

***探索數(shù)據(jù)融合與智能分析過程中的隱私保護(hù)理論與平衡機(jī)制**。本項(xiàng)目不僅應(yīng)用現(xiàn)有的隱私保護(hù)技術(shù)，更致力于探索適用于電力場景的、更為精細(xì)化的隱私保護(hù)理論與機(jī)制。例如，研究在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下，如何根據(jù)數(shù)據(jù)敏感性進(jìn)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)掩碼或梯度聚合優(yōu)化，以在保障核心數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)，最大化模型訓(xùn)練效用；研究差分隱私在保護(hù)個(gè)體用戶隱私（如用電行為）與保證群體統(tǒng)計(jì)分析精度之間的最優(yōu)平衡點(diǎn)；探索基于同態(tài)加密的細(xì)粒度數(shù)據(jù)訪問控制與計(jì)算權(quán)限管理理論，為構(gòu)建安全可信的數(shù)據(jù)共享與分析平臺(tái)提供理論支撐。

**2.方法層面的創(chuàng)新**

***研發(fā)面向電力物聯(lián)網(wǎng)的動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)（DCGNN）融合算法**。針對電力物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、時(shí)變節(jié)點(diǎn)屬性和邊權(quán)重等特點(diǎn)，本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地研究動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用。該方法能夠?qū)崟r(shí)更新圖結(jié)構(gòu)以反映設(shè)備狀態(tài)變化和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湔{(diào)整，并通過捕捉動(dòng)態(tài)信息傳播路徑，更有效地融合來自傳感器、設(shè)備、用戶等節(jié)點(diǎn)的多類型、多維度數(shù)據(jù)，提升對電力物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系的理解深度和融合精度。

***設(shè)計(jì)融合物理先驗(yàn)知識(shí)的時(shí)空深度學(xué)習(xí)感知模型**。本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地將電力系統(tǒng)的物理模型（如潮流方程、熱力學(xué)方程）作為先驗(yàn)知識(shí)，融入時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型（如時(shí)空圖注意力網(wǎng)絡(luò)STGAT、3DCNN）中。通過物理約束正則化或物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）等方法，約束模型的預(yù)測結(jié)果，避免模型在擬合數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)物理上不可行的情況，提高態(tài)勢感知模型在預(yù)測未來電網(wǎng)狀態(tài)、識(shí)別潛在異常時(shí)的準(zhǔn)確性和物理一致性。

***提出基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與差分隱私協(xié)同的分布式融合分析框架**。針對多源數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重、隱私保護(hù)要求高等問題，本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)一種聯(lián)邦學(xué)習(xí)與差分隱私技術(shù)協(xié)同的分布式融合分析框架。該框架允許各數(shù)據(jù)持有方在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，通過協(xié)作訓(xùn)練共享模型參數(shù)或計(jì)算共享特征表示，同時(shí)利用差分隱私技術(shù)對本地?cái)?shù)據(jù)或計(jì)算結(jié)果進(jìn)行擾動(dòng)，實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)下的數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘。此外，將研究基于安全多方計(jì)算的特定融合任務(wù)（如聯(lián)合統(tǒng)計(jì)）方法，為跨主體、高度敏感數(shù)據(jù)的融合分析提供更高級別的安全保障機(jī)制。

**3.應(yīng)用層面的創(chuàng)新**

***構(gòu)建一體化的智能電網(wǎng)態(tài)勢感知與決策支持平臺(tái)原型**。本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地將數(shù)據(jù)融合、態(tài)勢感知、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等功能集成到一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)上，形成面向電網(wǎng)調(diào)度、運(yùn)維、規(guī)劃等不同應(yīng)用場景的決策支持系統(tǒng)原型。該平臺(tái)不僅提供實(shí)時(shí)的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)可視化展示，還能輸出多維度風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果、預(yù)測性信息（如負(fù)荷、新能源出力預(yù)測）和智能化建議（如故障隔離方案、負(fù)荷調(diào)度策略），為電網(wǎng)運(yùn)行人員提供全方位、一體化的智能化輔助決策工具，提升電網(wǎng)運(yùn)行管理的智能化水平。

***探索融合數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知技術(shù)的主動(dòng)式電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警應(yīng)用**。區(qū)別于傳統(tǒng)的被動(dòng)式故障檢測與事后響應(yīng)，本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地探索基于融合分析結(jié)果的主動(dòng)式風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測多源數(shù)據(jù)的異常模式、關(guān)聯(lián)關(guān)系變化以及態(tài)勢感知模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)趨勢，提前識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)（如局部過載風(fēng)險(xiǎn)、連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)），并生成預(yù)警信息，為電網(wǎng)提前采取預(yù)防性措施提供依據(jù)，有效提升電網(wǎng)抵御風(fēng)險(xiǎn)的韌性。

***推動(dòng)研究成果在新型電力系統(tǒng)場景下的應(yīng)用示范**。本項(xiàng)目將聚焦于含大規(guī)模新能源、高比例電力電子設(shè)備、虛擬電廠等特征的新型電力系統(tǒng)場景，驗(yàn)證所提出技術(shù)的適應(yīng)性和有效性。通過與電力企業(yè)合作，在真實(shí)或類真實(shí)的測試環(huán)境中部署原型系統(tǒng)，針對新能源波動(dòng)、設(shè)備老化、負(fù)荷突變等復(fù)雜場景進(jìn)行應(yīng)用示范，檢驗(yàn)技術(shù)方案對提升電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行、促進(jìn)新能源消納的的實(shí)際效果，加速研究成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目圍繞智能電網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，系統(tǒng)開展研究，預(yù)期在理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用等多個(gè)層面取得一系列創(chuàng)新性成果，為提升智能電網(wǎng)的智能化水平提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

**1.理論成果**

***構(gòu)建一套系統(tǒng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合理論框架**。形成包含數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理、特征融合方法、融合模型構(gòu)建與評估等環(huán)節(jié)的完整理論體系。特別是在融合電力物理約束與數(shù)據(jù)時(shí)空特性的方面，提出具有創(chuàng)新性的理論模型，深化對電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律和融合機(jī)理的認(rèn)識(shí)。

***建立一套科學(xué)的多維度電網(wǎng)態(tài)勢感知理論與指標(biāo)體系**。提出能夠全面反映電網(wǎng)運(yùn)行健康度、安全風(fēng)險(xiǎn)度、經(jīng)濟(jì)效率度等綜合狀態(tài)的量化指標(biāo)體系，并發(fā)展相應(yīng)的計(jì)算模型。形成一套基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、融合物理與數(shù)據(jù)特征的電網(wǎng)態(tài)勢動(dòng)態(tài)感知理論方法，為電網(wǎng)智能化評估提供理論依據(jù)。

***發(fā)展一套適應(yīng)電力場景的隱私保護(hù)數(shù)據(jù)融合與分析理論**。在聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私、安全多方計(jì)算等隱私保護(hù)技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合電力數(shù)據(jù)的特性，提出更高效、更安全的隱私保護(hù)理論與算法設(shè)計(jì)原則。形成關(guān)于數(shù)據(jù)融合與智能分析過程中隱私、安全與效用平衡的理論分析框架，為構(gòu)建安全可信的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)生態(tài)提供理論指導(dǎo)。

***發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文**。圍繞項(xiàng)目研究的核心理論、關(guān)鍵技術(shù)和創(chuàng)新方法，在國內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)期刊（如IEEETransactions系列、ACMTransactions系列、能源領(lǐng)域頂級期刊）和重要學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表系列研究論文，累計(jì)發(fā)表論文不少于X篇，其中SCI/SSCI收錄論文不少于Y篇，形成具有影響力的研究成果。

***申請發(fā)明專利**。針對項(xiàng)目研究中提出的創(chuàng)新性方法、模型和系統(tǒng)設(shè)計(jì)，申請中國發(fā)明專利不少于Z項(xiàng)，形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)組合，為技術(shù)轉(zhuǎn)化和應(yīng)用提供保障。

**2.技術(shù)成果**

***開發(fā)一套核心算法庫**。研制包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、基于GNN的數(shù)據(jù)融合、時(shí)空深度學(xué)習(xí)態(tài)勢感知、隱私保護(hù)計(jì)算等核心算法的軟件庫或工具包。這些算法將經(jīng)過充分測試和優(yōu)化，具備較高的可靠性和效率，為后續(xù)的系統(tǒng)開發(fā)和應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

***構(gòu)建一個(gè)可驗(yàn)證的技術(shù)原型系統(tǒng)**?；谒_發(fā)的核心算法，構(gòu)建一個(gè)包含數(shù)據(jù)接入、預(yù)處理、融合分析、態(tài)勢感知、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、可視化展示及隱私保護(hù)接口的prototype系統(tǒng)系統(tǒng)。該原型系統(tǒng)將集成項(xiàng)目的主要研究成果，能夠在模擬或真實(shí)的電力數(shù)據(jù)環(huán)境中運(yùn)行，驗(yàn)證所提技術(shù)的可行性和性能。

***形成一套技術(shù)規(guī)范與指南**。針對項(xiàng)目研究中涉及的關(guān)鍵技術(shù)和方法，研究并形成相應(yīng)的技術(shù)規(guī)范或應(yīng)用指南，為后續(xù)技術(shù)的推廣應(yīng)用提供參考。特別是針對數(shù)據(jù)融合流程、模型部署、隱私保護(hù)措施等方面，提出標(biāo)準(zhǔn)化的操作建議。

**3.應(yīng)用價(jià)值與推廣前景**

***提升智能電網(wǎng)運(yùn)行安全穩(wěn)定水平**。項(xiàng)目成果可直接應(yīng)用于電網(wǎng)調(diào)度控制中心，支持更精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測、更可靠的故障預(yù)警、更有效的風(fēng)險(xiǎn)研判和更智能的應(yīng)急響應(yīng)，顯著提升電網(wǎng)應(yīng)對突發(fā)事件的能力，保障電力可靠供應(yīng)。

***促進(jìn)新能源消納與能源高效利用**。通過更精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測和新能源出力預(yù)測，結(jié)合多源數(shù)據(jù)的融合分析，可以為源-網(wǎng)-荷-儲(chǔ)協(xié)同優(yōu)化提供決策依據(jù)，促進(jìn)新能源的友好接入和高效利用，助力實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。

***增強(qiáng)電網(wǎng)智能化管理水平**。項(xiàng)目開發(fā)的態(tài)勢感知與決策支持平臺(tái)，能夠?yàn)殡娋W(wǎng)企業(yè)提供全面的運(yùn)行狀態(tài)可視化和智能化分析工具，提升電網(wǎng)規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)維等環(huán)節(jié)的智能化水平，降低運(yùn)營成本，提高管理效率。

***推動(dòng)電力數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放**。項(xiàng)目研究的隱私保護(hù)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，有助于打破數(shù)據(jù)孤島，促進(jìn)跨主體、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同分析，為電力數(shù)據(jù)要素的市場化應(yīng)用和價(jià)值釋放提供技術(shù)支撐，賦能數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

***支撐相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定**。項(xiàng)目的研究成果和提出的技術(shù)規(guī)范，可為智能電網(wǎng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合、態(tài)勢感知等相關(guān)國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定提供技術(shù)依據(jù)和參考，推動(dòng)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步和標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程。

***培養(yǎng)高水平研究人才**。項(xiàng)目實(shí)施將培養(yǎng)一批掌握智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知前沿技術(shù)的復(fù)合型研究人才，為電力行業(yè)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域輸送高質(zhì)量人才力量。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃周期為三年，將按照研究目標(biāo)和研究內(nèi)容，分階段、有步驟地推進(jìn)各項(xiàng)研究任務(wù)。項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃周密，責(zé)任明確，風(fēng)險(xiǎn)可控，確保項(xiàng)目按期高質(zhì)量完成。

**1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃**

項(xiàng)目總周期分為六個(gè)階段，具體安排如下：

***第一階段：項(xiàng)目啟動(dòng)與準(zhǔn)備階段（第1-3個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：成立項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，明確各方職責(zé)；深入調(diào)研國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)現(xiàn)狀，完成文獻(xiàn)綜述；細(xì)化研究方案和技術(shù)路線；制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃和預(yù)算；完成項(xiàng)目申報(bào)材料的準(zhǔn)備與提交。

***進(jìn)度安排**：第1個(gè)月，完成團(tuán)隊(duì)組建和任務(wù)分工，啟動(dòng)文獻(xiàn)調(diào)研；第2個(gè)月，完成文獻(xiàn)綜述，細(xì)化研究方案和技術(shù)路線，初步確定技術(shù)路線；第3個(gè)月，制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃和預(yù)算，完成項(xiàng)目申報(bào)材料的最終準(zhǔn)備與提交，確保項(xiàng)目順利啟動(dòng)。

***第二階段：理論研究與模型設(shè)計(jì)階段（第4-12個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：開展多源異構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征融合理論研究，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)融合模型架構(gòu)；開展電網(wǎng)態(tài)勢感知與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論研究，設(shè)計(jì)態(tài)勢感知模型架構(gòu)；開展隱私保護(hù)技術(shù)研究，設(shè)計(jì)融合隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)融合與分析框架；進(jìn)行理論模型的初步推導(dǎo)與仿真驗(yàn)證。

***進(jìn)度安排**：第4-6個(gè)月，重點(diǎn)完成數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征融合、電網(wǎng)態(tài)勢感知的理論框架構(gòu)建和模型初步設(shè)計(jì)；第7-9個(gè)月，重點(diǎn)完成隱私保護(hù)理論與技術(shù)的研究，并將其融入數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢感知框架中；第10-12個(gè)月，完成所有理論模型的詳細(xì)推導(dǎo)，并在仿真環(huán)境中進(jìn)行初步的數(shù)值驗(yàn)證和性能評估，形成階段性理論研究成果報(bào)告。

***第三階段：關(guān)鍵算法開發(fā)與仿真實(shí)驗(yàn)階段（第13-24個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：基于理論設(shè)計(jì)，編程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合模型（如DCGNN）、態(tài)勢感知模型（如時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型）、隱私保護(hù)算法（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私）；利用合成數(shù)據(jù)集和公開數(shù)據(jù)集對所開發(fā)的算法進(jìn)行單元測試和性能評估；優(yōu)化算法參數(shù)和模型結(jié)構(gòu)，提升算法性能。

***進(jìn)度安排**：第13-16個(gè)月，重點(diǎn)完成數(shù)據(jù)融合模型、態(tài)勢感知模型和隱私保護(hù)算法的初步代碼實(shí)現(xiàn)；第17-20個(gè)月，利用各類數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法測試，評估算法的精度、效率、魯棒性和隱私保護(hù)能力；第21-24個(gè)月，根據(jù)測試結(jié)果對算法進(jìn)行優(yōu)化迭代，形成較為成熟的算法庫，并完成算法層面的中期研究成果報(bào)告。

***第四階段：原型系統(tǒng)開發(fā)與集成階段（第25-36個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：設(shè)計(jì)原型系統(tǒng)架構(gòu)，選擇合適的開發(fā)平臺(tái)和工具；開發(fā)數(shù)據(jù)接入模塊、預(yù)處理模塊、融合分析模塊、態(tài)勢感知模塊、可視化模塊和隱私保護(hù)接口；進(jìn)行系統(tǒng)模塊的集成與聯(lián)調(diào)；開發(fā)用戶界面，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

***進(jìn)度安排**：第25-28個(gè)月，重點(diǎn)完成原型系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，完成各功能模塊的技術(shù)選型和開發(fā)方案設(shè)計(jì)；第29-32個(gè)月，重點(diǎn)完成各模塊的獨(dú)立開發(fā)與單元測試；第33-36個(gè)月，進(jìn)行系統(tǒng)模塊的集成與聯(lián)調(diào)，開發(fā)用戶界面，初步形成可運(yùn)行的原型系統(tǒng)。

***第五階段：系統(tǒng)測試與優(yōu)化階段（第37-48個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：在模擬或真實(shí)的電力數(shù)據(jù)環(huán)境中對原型系統(tǒng)進(jìn)行全面測試，包括功能測試、性能測試、魯棒性測試；根據(jù)測試結(jié)果對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，包括算法優(yōu)化、系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化、性能加速等；評估系統(tǒng)在典型應(yīng)用場景中的實(shí)際效果。

***進(jìn)度安排**：第37-40個(gè)月，利用模擬數(shù)據(jù)或合作企業(yè)提供的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)測試，全面評估系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指標(biāo)；第41-44個(gè)月，根據(jù)測試結(jié)果對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性、效率和易用性；第45-48個(gè)月，在典型應(yīng)用場景（如負(fù)荷預(yù)測、故障預(yù)警）進(jìn)行應(yīng)用示范，評估系統(tǒng)的實(shí)際效果和價(jià)值。

***第六階段：成果總結(jié)與驗(yàn)收階段（第49-52個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：整理項(xiàng)目研究過程中產(chǎn)生的所有成果，包括理論報(bào)告、技術(shù)文檔、源代碼、測試報(bào)告、論文、專利等；撰寫項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告，總結(jié)項(xiàng)目研究成果和貢獻(xiàn)；項(xiàng)目驗(yàn)收，準(zhǔn)備驗(yàn)收材料。

***進(jìn)度安排**：第49個(gè)月，完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告的撰寫；第50個(gè)月，整理所有項(xiàng)目成果，完成論文的投稿和專利的申請；第51-52個(gè)月，根據(jù)項(xiàng)目合同要求，準(zhǔn)備項(xiàng)目驗(yàn)收材料，配合完成項(xiàng)目驗(yàn)收工作，確保項(xiàng)目順利結(jié)束。

**2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

項(xiàng)目在實(shí)施過程中可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)，我們將制定相應(yīng)的應(yīng)對策略：

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)**：項(xiàng)目涉及多項(xiàng)前沿技術(shù)，技術(shù)路線可能存在不確定性。**應(yīng)對策略**：加強(qiáng)技術(shù)預(yù)研，選擇成熟度較高的技術(shù)路線作為主攻方向，同時(shí)探索備選技術(shù)方案；建立跨學(xué)科技術(shù)研討機(jī)制，及時(shí)解決技術(shù)難題；與高校、科研機(jī)構(gòu)保持合作，引入外部智力支持。

***數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)**：獲取高質(zhì)量、大規(guī)模、多源異構(gòu)的真實(shí)電力數(shù)據(jù)存在困難，數(shù)據(jù)質(zhì)量可能不滿足研究需求。**應(yīng)對策略**：提前與相關(guān)電力企業(yè)溝通協(xié)調(diào)，建立數(shù)據(jù)合作機(jī)制；準(zhǔn)備多套數(shù)據(jù)獲取方案，包括公開數(shù)據(jù)集、模擬數(shù)據(jù)和合作企業(yè)數(shù)據(jù)；開發(fā)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工具，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量；研究基于小樣本或有限數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)**：研究任務(wù)復(fù)雜，部分技術(shù)難點(diǎn)攻關(guān)可能耗時(shí)較長，導(dǎo)致項(xiàng)目延期。**應(yīng)對策略**：制定詳細(xì)的項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃，明確各階段任務(wù)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和責(zé)任人；建立項(xiàng)目例會(huì)制度，定期跟蹤項(xiàng)目進(jìn)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決進(jìn)度偏差；對關(guān)鍵路徑和技術(shù)難點(diǎn)進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控，預(yù)留一定的緩沖時(shí)間。

***團(tuán)隊(duì)協(xié)作風(fēng)險(xiǎn)**：項(xiàng)目涉及多學(xué)科交叉，團(tuán)隊(duì)成員之間可能存在溝通不暢、協(xié)作效率低下的問題。**應(yīng)對策略**：建立高效的團(tuán)隊(duì)溝通機(jī)制，定期團(tuán)隊(duì)會(huì)議，加強(qiáng)成員之間的交流與協(xié)作；明確各成員的職責(zé)分工，形成分工協(xié)作的良好氛圍；引入項(xiàng)目管理工具，提升團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率。

***知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)**：項(xiàng)目研究成果的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)可能存在不足。**應(yīng)對策略**：在項(xiàng)目初期就制定知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)策略，明確專利申請、論文發(fā)表、軟件著作權(quán)登記等工作的安排；加強(qiáng)與知識(shí)產(chǎn)權(quán)機(jī)構(gòu)的合作，提升知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能力；對核心技術(shù)人員進(jìn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)培訓(xùn)，提高知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)。

通過制定科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，我們將積極應(yīng)對項(xiàng)目實(shí)施過程中可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目順利進(jìn)行，達(dá)成預(yù)期目標(biāo)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自電力系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域的資深研究人員和青年骨干組成，具備豐富的理論研究和工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠覆蓋項(xiàng)目研究所需的多元技術(shù)領(lǐng)域，確保項(xiàng)目研究的順利實(shí)施和高質(zhì)量完成。

**1.團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)**

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張明**，高級研究員，長期從事智能電網(wǎng)、電力大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的研究工作，在電力系統(tǒng)運(yùn)行分析、大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用方面具有深厚造詣。曾主持完成多項(xiàng)國家級和省部級科研項(xiàng)目，包括“智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究”和“電力系統(tǒng)態(tài)勢感知與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)研發(fā)”，在國內(nèi)外核心期刊發(fā)表論文30余篇，申請發(fā)明專利15項(xiàng)，曾獲國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。具備豐富的項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，熟悉電力行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢和需求。

***核心成員A：李強(qiáng)**，教授，計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)背景，專注于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的研究，在多源數(shù)據(jù)融合和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方面有突出貢獻(xiàn)。曾作為核心成員參與多項(xiàng)國家級重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇（SCI收錄30余篇），出版專著2部，獲授權(quán)發(fā)明專利10項(xiàng)。在數(shù)據(jù)挖掘算法設(shè)計(jì)和模型優(yōu)化方面經(jīng)驗(yàn)豐富，能夠?yàn)楸卷?xiàng)目提供先進(jìn)的理論指導(dǎo)和算法支持。

***核心成員B：王偉**，高級工程師，電力系統(tǒng)專業(yè)背景，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行控制、新能源并網(wǎng)技術(shù)等，近年來重點(diǎn)關(guān)注智能電網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析與決策支持。擁有15年電力行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉SCADA系統(tǒng)、電力物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)和電力市場運(yùn)行機(jī)制。曾參與多個(gè)大型電力工程項(xiàng)目的設(shè)計(jì)和實(shí)施，積累了豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)楸卷?xiàng)目提供電力系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行場景和數(shù)據(jù)資源支持，確保研究成果的實(shí)用性和可落地性。

***核心成員C：趙敏**，副教授，數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)背景，擅長數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、隱私計(jì)算等領(lǐng)域的研究。曾在國際頂級會(huì)議和期刊發(fā)表多篇論文，在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全方面有深入研究，主持完成多項(xiàng)省部級科研項(xiàng)目。在差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私計(jì)算技術(shù)方面具有豐富的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)楸卷?xiàng)目提供數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面的技術(shù)保障。

***青年骨干D**，博士，研究方向?yàn)闀r(shí)空數(shù)據(jù)分析、電力負(fù)荷預(yù)測等，具備扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和較強(qiáng)的編程能力。曾在知名企業(yè)從事電力大數(shù)據(jù)分析工作，積累了豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。能夠參與項(xiàng)目的數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、算法實(shí)現(xiàn)等工作，為本項(xiàng)目提供有力的人才支撐。

***青年骨干E**，碩士，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)信息安全、數(shù)據(jù)融合等，熟悉電力系統(tǒng)安全防護(hù)技術(shù)和數(shù)據(jù)加密算法。能夠參與項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)安全方案設(shè)計(jì)、系統(tǒng)安全測試等工作，為本項(xiàng)目提供信息安全方面的技術(shù)保障。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員均具有博士學(xué)位，研究經(jīng)驗(yàn)豐富，專業(yè)結(jié)構(gòu)合理，能夠滿足項(xiàng)目研究的各項(xiàng)需求。團(tuán)隊(duì)成員之間具有良好的合作基礎(chǔ)和溝通機(jī)制，能夠高效協(xié)同完成項(xiàng)目研究任務(wù)。

**2.團(tuán)隊(duì)成員角色分配與合作模式**

**項(xiàng)目負(fù)責(zé)人**負(fù)責(zé)項(xiàng)目的整體規(guī)劃、協(xié)調(diào)和進(jìn)度管理，把握研究方向，監(jiān)督項(xiàng)目質(zhì)量，并代表項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)進(jìn)行對外聯(lián)絡(luò)和成果推廣。負(fù)責(zé)制定項(xiàng)目總體研究方案，協(xié)調(diào)各成員之間的工作，解決項(xiàng)目實(shí)施過程中的重大問題，并定期向資助機(jī)構(gòu)匯報(bào)項(xiàng)目進(jìn)展情況。

**核心成員A**負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法層面的研究，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開展數(shù)據(jù)融合模型和態(tài)勢感知模型的研發(fā)工作。具體負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合模型，以及融合多源數(shù)據(jù)的時(shí)空深度學(xué)習(xí)態(tài)勢感知模型。同時(shí)，負(fù)責(zé)算法的理論分析、模型優(yōu)化和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，確保算法的準(zhǔn)確性和效率。

**核心成員B**負(fù)責(zé)電力系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)理、數(shù)據(jù)應(yīng)用場景和工程實(shí)踐方面的研究，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開展電網(wǎng)態(tài)勢感知與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警應(yīng)用示范工作。具體負(fù)責(zé)分析電力系統(tǒng)在新型電力系統(tǒng)場景下的運(yùn)行特性和數(shù)據(jù)需求，設(shè)計(jì)電網(wǎng)態(tài)勢感知與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的應(yīng)用方案，并利用真實(shí)或類真實(shí)的電力數(shù)據(jù)環(huán)境對項(xiàng)目成果進(jìn)行驗(yàn)證和評估。同時(shí)，負(fù)責(zé)與電力企業(yè)合作，收集和整理項(xiàng)目所需的數(shù)據(jù)資源，并將研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，為電網(wǎng)企業(yè)提供智能化決策支持。

**核心成員C**負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)研究，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開展基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私、安全多方計(jì)算等技術(shù)的研發(fā)工作。具體負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)支持?jǐn)?shù)據(jù)“可用不可見”的融合分析模型，保障數(shù)據(jù)共享與應(yīng)用過程中的信息安全。同時(shí)，負(fù)責(zé)研究電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的理論方法和技術(shù)方案，