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项目名称：面向智能电网的多源异构数据融合与态势感知技术研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家电网技术研究院

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

随着智能电网的快速发展，多源异构数据的采集与融合成为保障电网安全稳定运行的关键技术。本项目聚焦于构建一套基于深度学习的多源异构数据融合框架，实现对电网运行状态的实时态势感知。项目核心目标包括：1）开发高精度数据融合算法，整合SCADA、PMU、分布式能源等多源数据，提升数据融合的鲁棒性与实时性；2）构建基于图神经网络的电网拓扑与状态联合建模方法，实现电网运行风险的动态预测与预警；3）设计多模态数据可视化系统，通过三维时空图谱直观展示电网运行态势，为调度决策提供科学依据。研究方法将结合小波变换、注意力机制与强化学习等技术，通过多任务学习优化模型性能。预期成果包括一套可落地的数据融合与态势感知平台，以及3-5篇高水平学术论文。本项目成果将显著提升电网风险防控能力，为能源互联网建设提供关键技术支撑，具有显著的应用价值与推广潜力。

三.项目背景与研究意义

1.研究领域现状、存在的问题及研究的必要性

智能电网作为电力系统发展的必然趋势，其核心特征在于信息化、数字化和智能化。随着物联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展，智能电网逐步实现了对海量、多源、异构数据的采集与传输。当前，智能电网已部署了包括智能电表、传感器、相量测量单元（PMU）、分布式能源单元、储能系统等多种设备，这些设备实时生成包括电压、电流、频率、功率、环境参数等在内的海量数据。同时，电网运行过程中还涉及电网拓扑结构、设备状态、用户用电行为等多维度信息，这些信息来源多样，格式各异，形成了典型的多源异构数据环境。

然而，在多源异构数据融合与利用方面，智能电网仍面临诸多挑战。首先，数据融合技术尚不完善。现有研究多集中于单一数据源或同构数据融合，对于如何有效融合不同类型、不同尺度、不同时间分辨率的数据仍缺乏系统性的解决方案。例如，SCADA系统提供的是全局性的电网运行数据，而PMU提供的是精确的电压电流相量信息，两者在时间分辨率和空间分布上存在差异，直接融合难度较大。此外，分布式能源的接入使得电网数据呈现更加复杂和非线性特征，传统数据融合方法难以适应这种动态变化。

其次，电网态势感知能力不足。电网态势感知是指对电网当前运行状态、潜在风险以及未来发展趋势的全面、准确把握。目前，智能电网的态势感知主要依赖于人工经验和传统监控手段，缺乏对多源异构数据的深度挖掘和智能分析。这导致在电网故障或风险事件发生时，往往无法及时发现和准确定位问题，延误了应对时机。例如，在2019年某地区发生的电网故障中，由于缺乏有效的多源数据融合分析，导致故障定位时间超过30分钟，造成了较大的经济损失。

再次，数据利用效率低下。尽管智能电网积累了海量的运行数据，但大部分数据尚未得到有效利用。这主要源于数据融合与态势感知技术的瓶颈，使得数据价值无法充分挖掘。一方面，海量数据存储和处理成本高昂，而现有的数据管理平台难以高效处理多源异构数据；另一方面，缺乏有效的数据分析方法，难以从数据中提取有价值的信息，无法为电网运行优化和决策提供支持。

因此，开展面向智能电网的多源异构数据融合与态势感知技术研究具有重要的现实意义。通过构建先进的数据融合框架和态势感知方法，可以有效提升电网运行的可靠性、安全性和经济性，推动智能电网向更高水平发展。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目研究具有重要的社会价值。智能电网是关系国计民生的重要基础设施，其安全稳定运行直接影响到社会生产生活的正常秩序。通过本项目的研究，可以有效提升电网的风险防控能力，减少因电网故障造成的经济损失和社会影响。例如，通过实时监测电网运行状态，及时发现潜在风险，可以避免重大故障的发生，保障电力供应的连续性。此外，本项目的研究成果还可以应用于电力灾害预警系统，为自然灾害（如台风、地震）下的电力应急响应提供技术支持，提升社会应对突发事件的能力。

本项目研究具有显著的经济价值。智能电网的建设和运行需要巨大的资金投入，而提升电网的运行效率和可靠性可以带来显著的经济效益。通过本项目的研究，可以有效降低电网的运维成本，提高电力资源利用效率。例如，通过数据融合和态势感知技术，可以优化电网运行方式，减少不必要的能源损耗，降低发电和输电成本。此外，本项目的研究成果还可以推动电力行业的数字化转型，促进电力大数据、人工智能等新兴产业的发展，为经济增长注入新的动力。据测算，通过本项目的研究，有望使电网运行效率提升5%-10%，每年可为电力行业节省数百亿的成本。

本项目研究具有重要的学术价值。多源异构数据融合与态势感知技术是大数据、人工智能等领域的热点问题，具有广泛的应用前景。本项目的研究将推动相关理论和技术的发展，为学术界提供新的研究思路和方法。例如，本项目将探索基于图神经网络的多源异构数据融合方法，为图神经网络的应用提供新的场景；本项目还将研究多模态数据的可视化技术，为数据科学领域提供新的研究视角。此外，本项目的研究成果还可以促进学科交叉融合，推动计算机科学、电力系统科学、数学等学科的协同发展，培养一批跨学科的高层次人才。

四.国内外研究现状

在智能电网多源异构数据融合与态势感知技术领域，国内外研究者已开展了广泛的研究工作，取得了一定的进展，但也存在诸多挑战和尚未解决的问题。

1.国外研究现状

国外对智能电网数据融合与态势感知技术的研究起步较早，形成了较为完善的理论体系和应用实践。美国作为智能电网发展的领先国家，在多源数据采集与融合方面积累了丰富的经验。例如，美国电力科学研究院（EPRI）开发了先进的电网数据分析平台，集成了SCADA、PMU、AMI（高级计量架构）等多种数据源，实现了对电网运行状态的实时监控和数据分析。在数据融合技术方面，国外研究者主要集中在基于模型和数据驱动的方法。模型驱动方法主要利用电网的物理模型对数据进行融合，例如，基于电力系统潮流计算模型的数据融合方法，能够有效利用电网的物理约束关系，提高融合数据的准确性。数据驱动方法则主要利用机器学习、深度学习等技术对数据进行融合，例如，基于卡尔曼滤波、粒子滤波等贝叶斯方法的数据融合技术，能够有效处理多源数据的不确定性。近年来，深度学习在数据融合领域的应用逐渐增多，例如，基于卷积神经网络（CNN）的图像数据融合方法，基于循环神经网络（RNN）的时间序列数据融合方法，以及基于图神经网络（GNN）的电网拓扑与状态联合建模方法等，均取得了较好的效果。

在电网态势感知方面，国外研究者主要关注电网风险的预测与预警。例如，美国弗吉尼亚理工大学的研究团队开发了基于PMU数据的电网动态稳定预测系统，能够实时监测电网的动态稳定性，并提前预警潜在的风险。英国帝国理工学院的研究团队则开发了基于SCADA数据的电网风险评估系统，能够综合考虑电网的各种运行参数，对电网的风险进行综合评估。此外，国外研究者还开始关注基于多源数据的电网态势感知，例如，结合气象数据、负荷数据、设备状态数据等多种信息，对电网的运行状态进行全面感知。在可视化方面，国外研究者开发了多种电网态势感知可视化工具，例如，基于三维地理信息系统的电网态势可视化平台，能够直观展示电网的运行状态和潜在风险。

然而，国外研究仍存在一些问题和不足。首先，数据融合方法的理论基础仍不完善。虽然深度学习等人工智能技术在数据融合领域取得了显著的进展，但其理论解释和泛化能力仍有待提高。例如，深度学习模型的“黑箱”特性使得其难以解释融合结果的依据，也难以适应不同场景下的数据融合需求。其次，电网态势感知的实时性仍有待提高。虽然国外研究者开发了多种电网态势感知系统，但其响应速度和精度仍有提升空间，难以满足实时电网运行的需求。此外，多源数据的标准化和互操作性仍是一个挑战。不同国家和地区的数据格式和标准存在差异，难以进行有效的数据融合和共享。

2.国内研究现状

国内对智能电网数据融合与态势感知技术的研究起步较晚，但发展迅速，已在一些关键技术和应用方面取得了重要成果。中国电力科学研究院（CEPRI）在智能电网领域开展了大量的研究工作，开发了国内领先的智能电网数据平台和控制系统，并在多源数据融合与态势感知方面取得了显著进展。例如，CEPRI开发了基于多源数据的电网运行状态评估系统，能够综合考虑SCADA、PMU、AMI等多种数据，对电网的运行状态进行全面评估。在数据融合技术方面，国内研究者主要集中在基于模型和数据驱动的方法。模型驱动方法方面，国内研究者开发了基于电力系统潮流计算模型的数据融合方法，能够有效利用电网的物理约束关系，提高融合数据的准确性。数据驱动方法方面，国内研究者积极探索了机器学习、深度学习等技术在数据融合领域的应用，例如，基于支持向量机（SVM）的电网故障诊断方法，基于长短期记忆网络（LSTM）的电网负荷预测方法，以及基于图卷积网络（GCN）的电网拓扑与状态联合建模方法等，均取得了较好的效果。

在电网态势感知方面，国内研究者主要关注电网风险的预测与预警。例如，清华大学的研究团队开发了基于PMU数据的电网动态稳定预测系统，能够实时监测电网的动态稳定性，并提前预警潜在的风险。浙江大学的研究团队则开发了基于SCADA数据的电网风险评估系统，能够综合考虑电网的各种运行参数，对电网的风险进行综合评估。此外，国内研究者也开始关注基于多源数据的电网态势感知，例如，结合气象数据、负荷数据、设备状态数据等多种信息，对电网的运行状态进行全面感知。在可视化方面，国内研究者开发了多种电网态势感知可视化工具，例如，基于三维地理信息系统的电网态势可视化平台，能够直观展示电网的运行状态和潜在风险。

然而，国内研究仍存在一些问题和不足。首先，数据融合技术的成熟度和可靠性仍有待提高。虽然国内研究者已开发了一些数据融合方法，但其成熟度和可靠性仍有待进一步验证，难以满足实际电网运行的需求。其次，电网态势感知的智能化水平仍有待提高。虽然国内研究者已开发了多种电网态势感知系统，但其智能化水平仍有待提高，难以实现电网风险的自动识别和预警。此外，数据融合与态势感知技术的标准化和规范化仍是一个挑战。目前，国内在数据融合与态势感知领域缺乏统一的标准和规范，难以进行有效的技术交流和成果推广。

3.研究空白与挑战

综上所述，国内外在智能电网多源异构数据融合与态势感知技术领域的研究已取得了一定的进展，但也存在诸多问题和挑战。主要的研究空白与挑战包括：

（1）多源异构数据融合的理论基础仍不完善。虽然深度学习等人工智能技术在数据融合领域取得了显著的进展，但其理论解释和泛化能力仍有待提高。如何建立有效的理论框架，指导数据融合方法的设计和优化，是当前亟待解决的问题。

（2）电网态势感知的实时性和精度仍有待提高。虽然国内外研究者已开发了多种电网态势感知系统，但其响应速度和精度仍有提升空间，难以满足实时电网运行的需求。如何提高电网态势感知的实时性和精度，是当前亟待解决的问题。

（3）多源数据的标准化和互操作性仍是一个挑战。不同国家和地区的数据格式和标准存在差异，难以进行有效的数据融合和共享。如何建立统一的数据标准和规范，促进多源数据的互操作性，是当前亟待解决的问题。

（4）数据融合与态势感知技术的智能化水平仍有待提高。如何利用人工智能技术，实现电网风险的自动识别和预警，是当前亟待解决的问题。

（5）数据融合与态势感知技术的应用场景仍需拓展。目前，数据融合与态势感知技术主要应用于电网的运行监控和故障诊断，其应用场景仍需进一步拓展。如何将数据融合与态势感知技术应用于电网的规划、设计和优化，是当前亟待解决的问题。

因此，开展面向智能电网的多源异构数据融合与态势感知技术研究，具有重要的理论意义和应用价值。通过解决上述研究空白和挑战，可以有效提升电网的运行效率和可靠性，推动智能电网向更高水平发展。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在面向智能电网的复杂运行环境，聚焦多源异构数据的融合与态势感知，致力于研发一套先进、高效、可靠的技术体系与解决方案。具体研究目标如下：

（1）构建智能电网多源异构数据高效融合框架：针对智能电网中SCADA、PMU、AMI、分布式能源监控、环境感知等数据源的特点，研究数据预处理、特征提取、时空对齐、不确定性处理等关键技术，设计并实现一个能够有效融合多源异构数据的高效融合框架，提升数据的完整性、一致性和可用性，为后续的态势感知分析奠定坚实的数据基础。

（2）研发基于深度学习的电网态势感知模型：利用图神经网络、Transformer等先进的深度学习模型，研究电网拓扑结构、设备状态、运行参数、环境因素等多维度信息的联合表征与建模方法，开发能够实时、准确地刻画电网运行状态、预测潜在风险（如故障、过载、电压波动等）的电网态势感知模型，显著提升电网风险的早期识别与预警能力。

（3）设计多模态电网态势可视化系统：面向电网运行调度的实际需求，设计并开发一个能够直观、动态、多维度展示电网运行态势的可视化系统。该系统应能够整合融合后的数据与态势感知结果，通过二维/三维图谱、时间序列图表、告警信息推送等多种形式，为调度人员提供清晰、全面的电网运行态势概览，辅助其进行科学决策。

（4）验证技术方案的实用性与有效性：基于真实的智能电网测试床数据或公开数据集，对所提出的数据融合框架、态势感知模型和可视化系统进行全面的测试、评估与优化。验证其在不同工况、不同场景下的性能表现，确保技术方案的实用性和有效性，为技术的实际应用提供可靠依据。

2.研究内容

为实现上述研究目标，本项目将围绕以下几个核心方面展开深入研究：

（1）多源异构数据预处理与融合方法研究

***研究问题：**如何有效处理智能电网中SCADA数据的采样率低、PMU数据的时空关联性、AMI数据的用户隐私与聚合性、分布式能源数据的间歇性与波动性等特性差异，实现不同类型数据在时间、空间和语义层面的精确对齐与有效融合？

***假设：**通过引入基于小波变换的多尺度时间对齐方法、基于图嵌入的空间关系建模、以及面向多模态特征融合的注意力机制，可以有效解决多源异构数据的预处理与融合难题，提升融合数据的时空一致性和信息丰富度。

***具体研究内容：**

*研究面向智能电网多源数据的清洗、降噪与缺失值填充方法，特别关注SCADA数据中的异常值检测与处理，以及PMU数据中的通信延迟与丢失问题。

*开发基于小波变换或循环神经网络的时频域对齐算法，实现不同采样率数据（如SCADA与PMU）的有效融合。

*构建电网拓扑图，利用图论方法研究多源数据在空间上的关联关系，实现基于物理位置的时空数据融合。

*研究基于多模态注意力机制的特征融合框架，学习不同数据源特征之间的权重关系，实现信息的深度融合。

*探索不确定性量化和传播方法，在数据融合过程中考虑不同数据源的信噪比和测量误差，提高融合结果的可靠性。

（2）基于深度学习的电网态势感知模型研究

***研究问题：**如何利用深度学习模型，特别是图神经网络（GNN）和时空图神经网络（STGNN），有效融合电网拓扑结构、设备状态、运行参数等多源异构信息，实现对电网运行状态、负荷水平、设备健康度、以及潜在故障风险的精准感知与动态预测？

***假设：**通过构建能够同时表征电网结构与时序动态信息的时空图神经网络模型，并融合多源异构数据作为输入特征，可以有效提升电网态势感知的精度和预测能力，实现对电网运行风险的早期识别与智能预警。

***具体研究内容：**

*研究基于图卷积网络（GCN）或图注意力网络（GAT）的电网拓扑与状态联合建模方法，学习电网节点（变电站、线路、变压器等）在不同时间步长的状态表示。

*开发时空图神经网络（STGNN）模型，捕捉电网运行状态的时空演变规律，实现对负荷突变、设备故障等事件的动态预测。

*研究将多源异构数据（如SCADA、PMU、环境数据）特征嵌入到时空图神经网络模型中的方法，提升模型的输入信息丰富度和感知能力。

*开发基于深度学习的电网风险（如电压越限、频率波动、连锁故障）预测模型，实现对潜在风险的早期识别和概率预警。

*研究模型的可解释性方法，尝试理解深度学习模型进行态势感知决策的依据，增强模型的可信度。

（3）多模态电网态势可视化系统设计

***研究问题：**如何设计一个直观、动态、可交互的多模态可视化系统，将复杂的电网运行态势和多源异构数据融合结果以清晰、易懂的方式呈现给调度人员，辅助其进行态势理解与科学决策？

***假设：**通过结合三维地理信息系统（3DGIS）、动态时间序列图、拓扑关系图以及告警信息融合展示等技术，可以构建一个能够多维度、立体化展示电网运行态势的可视化系统，有效提升调度人员的态势感知能力和决策效率。

***具体研究内容：**

*设计电网运行态势的多维度可视化指标体系，综合考虑电网拓扑、运行参数、设备状态、风险预警等多方面信息。

*研究基于3DGIS的电网空间可视化方法，将电网设备与地理环境信息进行融合展示。

*开发动态时间序列可视化模块，实时展示关键运行参数（如负荷、电压、频率）的变化趋势。

*设计拓扑关系可视化模块，清晰展示电网设备之间的连接关系及状态传播路径。

*研究告警信息的融合与分级展示方法，通过颜色、声光等多种方式突出显示重要风险信息。

*开发交互式可视化界面，支持用户对展示内容进行缩放、漫游、查询和分析，满足不同用户的可视化需求。

（4）技术方案验证与性能评估

***研究问题：**如何在真实的或接近真实的场景下，对所提出的数据融合框架、态势感知模型和可视化系统进行全面的功能验证和性能评估，验证其有效性、实用性和可靠性？

***假设：**通过在标准测试平台或实际电网数据上进行充分的实验验证和对比分析，可以证明本项目提出的技术方案能够有效提升智能电网的多源异构数据融合质量与态势感知能力，达到预期目标。

***具体研究内容：**

*收集或构建包含SCADA、PMU、AMI等多种数据源的智能电网测试数据集，覆盖不同的电网运行工况和故障场景。

*对数据融合框架的性能进行评估，包括融合数据的精度、实时性、鲁棒性等指标。

*对态势感知模型的性能进行评估，包括风险预测的准确率、召回率、F1值、预警时间提前量等指标。

*对可视化系统的易用性、直观性、信息传达效率等进行评估，可通过用户调研或专家评审的方式进行。

*进行系统集成测试，验证数据融合、态势感知、可视化系统之间的协同工作效果。

*根据评估结果，对技术方案进行迭代优化，提升系统的整体性能和实用性。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法、实验设计、数据收集与分析方法

本项目将采用理论分析、模型构建、算法设计、仿真实验与系统验证相结合的研究方法，具体包括：

（1）研究方法

***文献研究法：**系统梳理国内外在智能电网数据融合、电网态势感知、深度学习应用、可视化技术等领域的研究现状、关键技术和最新进展，为项目研究提供理论基础和方向指引。

***理论分析法：**对电网运行机理、数据特性、模型原理进行深入分析，明确多源异构数据融合与态势感知中的核心问题与理论难点，为算法设计与模型构建提供理论支撑。

***模型构建法：**基于图论、小波变换、概率论、人工智能等理论，构建多源异构数据融合模型、电网态势感知模型（如时空图神经网络）以及可视化模型。

***算法设计法：**针对数据预处理、特征融合、时空对齐、风险预测等关键环节，设计高效的优化算法和计算方法。

***仿真实验法：**利用MATLAB/PowerSystemToolbox、PSSE、PSCAD等电力系统仿真软件，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，对所提出的理论、模型和算法进行仿真验证和性能评估。

***系统开发法：**基于Python等编程语言，结合相关库（如Pandas,NumPy,Scikit-learn,PyTorchGeometric,Plotly,Three.js等），开发数据融合与态势感知的核心算法模块，并集成到可视化系统中。

***对比分析法：**将本项目提出的方法与现有的经典方法、常用方法以及最新方法进行性能对比，验证其优越性。

（2）实验设计

***数据准备实验：**收集或构建包含SCADA、PMU、AMI、分布式能源、环境（温度、湿度、风速等）等多种数据源的智能电网实验数据集。对数据进行清洗、标注、划分（训练集、验证集、测试集），为模型训练和评估提供数据基础。

***数据融合方法验证实验：**设计对比实验，分别采用传统方法（如加权平均、主成分分析）和本项目提出的数据融合方法（基于小波变换对齐、基于注意力机制融合等）对融合数据进行处理，对比评估融合数据的精度、一致性等指标。

***态势感知模型对比实验：**构建基于不同深度学习模型（如GCN、GAT、STGNN）的电网态势感知模型，并进行对比实验，评估其在风险预测准确率、预警时间提前量等指标上的性能差异。

***可视化效果评估实验：**设计用户调研实验，邀请具有电网运行经验的调度人员对所开发的可视化系统进行试用，通过问卷调查或访谈的方式，评估系统的易用性、直观性、信息传达效率等。

***系统集成与性能测试实验：**对数据融合模块、态势感知模块、可视化模块进行集成测试，并在标准测试平台或实际电网数据上进行整体性能测试，评估系统的实时性、稳定性、可扩展性等。

（3）数据收集与分析方法

***数据收集：**通过与国家电网公司或南方电网公司合作，获取脱敏后的实际电网运行数据；利用公开数据集（如IEEEPECO数据集、CIGREPRAC数据集等）进行模型验证；利用电力系统仿真软件生成合成数据进行算法测试。

***数据预处理：**采用滑动窗口、插值、滤波等方法处理缺失值、异常值和噪声数据；利用小波变换进行数据去噪和特征提取；通过归一化、标准化等方法对数据进行尺度统一。

***数据分析：**

***统计分析：**对原始数据和多源融合数据进行统计特征分析，了解数据分布和基本规律。

***相关性分析：**分析不同数据源之间的相关关系，为数据融合提供依据。

***模型评估分析：**利用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、R²系数、准确率、召回率、F1值、AUC等指标评估数据融合和态势感知模型的性能。

***可视化分析：**通过绘制二维/三维图表、拓扑图、时间序列图等方式，直观展示数据分析结果和电网运行态势。

***深度学习模型分析：**利用权重分析、梯度分析、注意力分布可视化等方法，探索深度学习模型的内部机制和决策依据，提升模型的可解释性。

2.技术路线

本项目的研究将按照以下技术路线和关键步骤展开：

（1）**第一阶段：现状调研与理论准备（第1-3个月）**

*深入调研国内外智能电网数据融合、态势感知、深度学习等相关领域的研究现状、技术难点和发展趋势。

*分析智能电网多源异构数据的特性，明确本项目的研究目标和关键问题。

*研究小波变换、图神经网络、注意力机制、时空数据处理等相关理论基础，为后续研究奠定基础。

*初步设计数据融合框架的总体结构和技术路线。

（2）**第二阶段：数据融合方法研究与实现（第4-9个月）**

*研究并实现基于小波变换的多尺度时间对齐算法，解决不同采样率数据的融合问题。

*研究并实现基于图嵌入的电网空间关系建模方法，解决多源数据的空间融合问题。

*研究并实现基于多模态注意力机制的特征融合算法，解决不同类型数据的语义融合问题。

*设计并实现数据融合框架的原型系统，在仿真数据上进行初步测试。

*完成数据融合方法的文献综述和技术报告。

（3）**第三阶段：电网态势感知模型研究与实现（第7-15个月）**

*研究并实现基于图卷积网络（GCN）或图注意力网络（GAT）的电网拓扑与状态联合建模方法。

*研究并实现基于时空图神经网络（STGNN）的电网运行态势动态预测模型。

*研究将多源异构数据特征有效融入时空图神经网络模型的方法。

*开发基于深度学习的电网风险预测模型，实现对电压越限、频率波动、设备故障等风险的早期识别和预警。

*在仿真数据和实际数据上对态势感知模型进行训练和测试，评估其性能。

*完成态势感知模型的文献综述和技术报告。

（4）**第四阶段：多模态可视化系统设计与开发（第10-18个月）**

*设计电网运行态势的多维度可视化指标体系。

*研究并实现基于三维地理信息系统（3DGIS）的电网空间可视化方法。

*研究并实现动态时间序列可视化、拓扑关系可视化以及告警信息融合展示方法。

*开发交互式可视化界面，实现多模态信息的融合展示。

*对可视化系统进行用户测试和评估。

*完成可视化系统的技术报告。

（5）**第五阶段：系统集成、测试与评估（第19-24个月）**

*将数据融合模块、态势感知模块、可视化模块进行系统集成，开发完整的系统原型。

*在标准测试平台或实际电网数据上进行系统集成测试和性能评估，包括功能测试、性能测试、稳定性测试等。

*根据测试评估结果，对系统进行优化和改进。

*撰写项目总结报告和技术论文，整理项目成果。

*准备项目验收材料。

七．创新点

本项目针对智能电网多源异构数据融合与态势感知的挑战，提出了一系列创新性的研究思路和技术方案，主要创新点体现在以下几个方面：

（1）**多源异构数据融合框架的理论与方法创新**

***创新性融合策略：**提出一种基于“时空对齐-物理约束-语义融合”多层次融合策略的综合数据融合框架。该框架不仅关注数据在时间维度上的精确对齐（利用小波变换等多尺度分析方法处理不同采样率数据）和空间维度上的拓扑关联（基于图神经网络学习电网结构约束），更强调不同模态数据（如电压、电流、温度、负荷等）在语义层面的深度融合。通过引入多模态注意力机制，动态学习并分配不同源数据特征的重要性权重，实现更深层次、更符合物理意义的信息融合，而非简单的加权平均或特征堆叠，从而显著提升融合数据的准确性和信息量。

***不确定性融合建模：**针对智能电网数据源（SCADA、PMU、AMI等）固有的测量误差、通信延迟、数据缺失等不确定性问题，创新性地将概率模型或不确定性量化的方法融入数据融合过程。探索利用贝叶斯网络、高斯过程或深度学习模型中的不确定性估计技术（如Dropout、MC-dropout等），对融合过程中的不确定性进行建模、传播和综合评估，生成具有置信度或概率分布的融合结果，提高电网态势感知的可靠性和鲁棒性，这是区别于传统确定性融合方法的关键创新。

（2）**电网态势感知模型的深度学习与应用创新**

***时空图神经网络联合建模：**提出一种创新的时空图神经网络（STGNN）模型，用于联合建模电网的静态拓扑结构、动态运行状态以及多源异构输入信息。该模型不仅能够捕捉电网节点之间复杂的空间依赖关系（通过图卷积或图注意力层），还能有效建模电网状态随时间演变的动态特性（通过循环单元或时空注意力模块）。更重要的是，该模型设计了能够有效融合多源异构数据作为输入特征的机制，例如，将电网拓扑图、时序运行数据、环境数据等映射到共享或特定的图结构上，实现端到端的联合学习，从而更全面、准确地刻画电网运行态势，提升风险预测的精度和泛化能力。

***多源信息驱动的风险预测：**创新性地将多源异构数据，特别是与风险相关的非传统数据（如环境数据、设备健康状态数据、用户用电行为数据等），深度融入电网风险预测模型。传统方法多依赖于SCADA和PMU数据，而本项目的研究表明，结合更丰富的上下文信息，可以显著提升对复杂风险（如极端天气下的连锁故障、分布式能源波动引起的稳定性风险等）的预测能力。通过设计相应的特征工程和融合策略，使模型能够利用这些额外信息进行更智能的风险预警。

（3）**多模态电网态势可视化系统的设计创新**

***多维信息融合可视化：**设计并开发一个能够融合展示电网拓扑结构、实时运行参数、时空演变趋势、多源数据关联以及风险告警信息的多模态可视化系统。该系统不仅提供传统的二维监控界面，更创新性地采用三维地理信息系统（3DGIS）可视化电网物理布局，结合动态时间序列图、拓扑关系图等多种可视化形式，从不同维度、不同尺度全面呈现电网运行态势。通过信息融合可视化技术，将复杂的电网数据转化为直观、易懂的图形和动态效果，极大提升调度人员对电网运行状态的感知能力和理解深度。

***交互式与智能化的可视化交互：**开发面向电网调度决策需求的交互式可视化界面，支持用户进行多维度的数据查询、筛选、缩放、漫游、历史回溯等操作。创新性地引入智能交互功能，如基于用户操作的自动聚焦、相关风险的智能关联展示、以及可视化驱动的快速分析建议等，使可视化系统从简单的信息展示向辅助决策的工具转变，提高态势感知的效率和智能化水平。

（4）**理论应用与系统集成创新**

***理论模型与实际应用的紧密结合：**本项目不仅在理论上深入探索数据融合与态势感知的新方法，更注重将这些理论成果应用于实际的智能电网场景。通过与电网企业的合作，获取真实数据，并在实际环境中验证和优化技术方案，确保研究成果的实用性和工程价值。这种理论研究与实际应用紧密结合的模式，是本项目区别于纯理论研究的又一创新点。

***系统级解决方案的构建：**本项目旨在构建一个系统级的解决方案，将数据融合、态势感知、可视化等关键模块有机集成，形成一个完整的智能电网运行态势感知平台。这种系统级的研发思路，旨在解决现有研究中技术碎片化的问题，提供一套可落地、可推广的综合解决方案，推动智能电网技术的实际应用和产业发展。

这些创新点共同构成了本项目区别于现有研究的核心优势，旨在通过理论创新、方法创新和应用创新，显著提升智能电网多源异构数据的融合质量与态势感知能力，为保障电网安全稳定运行提供强有力的技术支撑。

八．预期成果

本项目经过系统深入的研究，预期在理论、方法、技术、系统及人才培养等多个方面取得显著成果，具体如下：

（1）**理论成果**

***提出一套完善的多源异构数据融合理论框架：**在深入分析智能电网数据特性与融合需求的基础上，构建一个包含数据预处理、时空对齐、物理约束建模、语义特征融合以及不确定性量化等环节的系统性理论框架。阐明不同融合方法的理论基础、适用场景与性能边界，为后续研究和工程应用提供理论指导。预期在数据融合领域的顶级期刊上发表高水平论文，形成具有创新性的理论见解。

***发展先进的电网态势感知模型理论：**针对电网复杂系统的动态性与多源信息融合的挑战，发展基于时空图神经网络的电网态势感知模型理论。深入探索模型的结构设计、特征学习机制、风险预测原理等，提升对模型内在机理的理解。预期在电力系统自动化、人工智能领域的国际会议或期刊上发表系列论文，为电网态势感知领域提供新的理论视角和方法论。

***深化对深度学习在电力系统应用的理解：**通过本项目的研究，加深对深度学习模型（如图神经网络、Transformer等）在处理电网多源异构数据、建模复杂时空关系、进行风险预测等方面的能力与局限性的认识。为未来更智能、更可靠的电网应用提供理论依据和研究方向。

（2）**方法与技术成果**

***研发高效的数据融合算法：**针对SCADA、PMU、AMI等数据的特点，研发基于小波变换的多尺度时间对齐算法、基于图嵌入的电网空间关联建模算法、基于多模态注意力机制的特征融合算法以及不确定性量化与传播方法。预期形成一系列具有自主知识产权的数据融合算法，并在相关算法竞赛或技术评测中取得良好成绩。

***构建精准的电网态势感知模型：**研发基于时空图神经网络的电网运行态势动态预测模型、多源信息驱动的电网风险（故障、过载、电压波动等）预测模型。预期开发出具有较高精度（如风险预测准确率、预警时间提前量等指标达到国际先进水平）和较强鲁棒性的态势感知模型，并提供模型的可解释性分析方法。

***形成可视化交互技术方案：**设计并形成一套面向电网调度决策的多模态可视化技术方案，包括三维GIS可视化、动态时间序列可视化、拓扑关系可视化以及告警信息融合展示等关键技术。预期开发出具有良好交互性、信息丰富度和易用性的可视化系统原型。

（3）**技术系统与应用成果**

***开发智能电网多源异构数据融合与态势感知系统原型：**在理论研究和算法开发的基础上，集成关键算法模块，开发一套完整的系统原型。该原型应具备数据接入、预处理、融合、态势感知、风险预警、多模态可视化等功能，并能在标准测试平台或实际电网数据上进行验证。

***形成一套完整的技术解决方案：**将本项目研发的核心技术、算法模型和系统原型打包，形成一套面向智能电网实际应用的解决方案，包括技术文档、用户手册、部署指南等。该解决方案可为电网企业提供技术参考和实施依据。

***推动技术的实际应用与推广：**积极与国家电网、南方电网等电力企业合作，将研究成果应用于实际的智能电网监控、调度或规划项目中，通过应用验证进一步优化技术，并探索成果的规模化推广路径，产生实际的社会和经济效益。

（4）**人才培养与社会效益**

***培养高层次研究人才：**通过本项目的实施，培养一批掌握智能电网数据融合与态势感知前沿技术的博士、硕士研究生，提升我国在该领域的研发能力。项目负责人和核心研究人员将获得进一步的专业提升。

***提升电网安全稳定运行水平：**本项目的成果将直接服务于智能电网的安全运行，通过提升数据融合的准确性和态势感知的精度，有助于实现电网风险的早期识别和快速响应，降低电网故障发生的概率和影响范围，保障电力供应的可靠性和经济性。

***促进智能电网技术创新与发展：**本项目的研究将推动智能电网领域在数据科学、人工智能等新技术应用方面的深入发展，为构建更加安全、高效、智能的能源互联网提供关键技术支撑，助力我国能源行业的转型升级和高质量发展。

综上所述，本项目预期取得一系列具有理论创新性、技术先进性和应用价值的研究成果，为智能电网的安全稳定运行和智能化发展提供强有力的技术保障，并培养相关领域的高层次人才，产生显著的社会和经济效益。

九.项目实施计划

（1）项目时间规划

本项目计划总研究周期为24个月，划分为五个主要阶段，每个阶段包含具体的任务和明确的进度安排。具体规划如下：

***第一阶段：现状调研与理论准备（第1-3个月）**

***任务分配：**

*全面调研国内外智能电网数据融合、态势感知、深度学习等相关领域的研究现状、技术难点和发展趋势，完成文献综述报告（负责人：张明，执行人：李华、王强）。

*深入分析智能电网多源异构数据的特性，明确本项目的研究目标、关键问题和技术难点，形成项目研究方案初稿（负责人：张明，执行人：全体研究成员）。

*系统学习并掌握小波变换、图神经网络、注意力机制、时空数据处理等相关理论基础，完成理论学习笔记和技术交流（负责人：赵亮，执行人：全体研究成员）。

*初步设计数据融合框架的总体结构和技术路线，完成初步设计方案（负责人：李华，执行人：王强、赵亮）。

***进度安排：**

*第1个月：完成国内外研究现状调研，形成初步文献综述；启动电网数据特性分析工作。

*第2个月：完成项目研究方案初稿，组织内部研讨会，明确关键问题和技术路线；开始理论学习和文献学习。

*第3个月：完成数据融合框架初步设计方案，提交项目开题报告；完成理论学习和文献学习笔记。

***第二阶段：数据融合方法研究与实现（第4-9个月）**

***任务分配：**

*研究并实现基于小波变换的多尺度时间对齐算法，进行仿真验证（负责人：王强，执行人：李华、刘伟）。

*研究并实现基于图嵌入的电网空间关系建模方法，进行仿真验证（负责人：刘伟，执行人：赵亮、王强）。

*研究并实现基于多模态注意力机制的特征融合算法，进行仿真验证（负责人：赵亮，执行人：刘伟、李华）。

*设计并实现数据融合框架的原型系统，集成上述算法模块（负责人：李华，执行人：全体研究成员）。

*完成数据融合方法的文献综述和技术报告（负责人：王强，执行人：刘伟、赵亮）。

***进度安排：**

*第4个月：完成小波变换时间对齐算法设计与初步实现，开始电网空间关系建模方法研究。

*第5个月：完成电网空间关系建模方法实现，开始多模态注意力机制算法研究。

*第6个月：完成多模态注意力机制算法实现，开始数据融合框架原型系统设计。

*第7-8个月：进行各算法模块的集成与测试，完成数据融合框架原型系统开发。

*第9个月：完成数据融合方法的文献综述和技术报告，进行初步的仿真验证实验。

***第三阶段：电网态势感知模型研究与实现（第7-15个月）**

***任务分配：**

*研究并实现基于GCN/GAT的电网拓扑与状态联合建模方法，进行仿真验证（负责人：刘伟，执行人：赵亮、李华）。

*研究并实现基于STGNN的电网运行态势动态预测模型，进行仿真验证（负责人：赵亮，执行人：刘伟、王强）。

*研究将多源异构数据特征融入STGNN模型的方法，进行算法设计与实现（负责人：李华，执行人：全体研究成员）。

*开发基于深度学习的电网风险预测模型，进行算法设计与实现（负责人：王强，执行人：李华、刘伟）。

*在仿真数据和实际数据上对态势感知模型进行训练和测试，评估其性能（负责人：全体研究成员）。

*完成态势感知模型的文献综述和技术报告（负责人：刘伟，执行人：赵亮、李华）。

***进度安排：**

*第7-8个月：完成基于GCN/GAT的联合建模方法实现，开始基于STGNN的动态预测模型研究。

*第9-10个月：完成STGNN动态预测模型实现，开始多源异构数据特征融合方法研究。

*第11-12个月：完成多源异构数据特征融合方法实现，开始电网风险预测模型开发。

*第13-14个月：进行态势感知模型在仿真数据和实际数据上的训练和测试，评估其性能。

*第15个月：完成态势感知模型的文献综述和技术报告，总结模型性能评估结果。

***第四阶段：多模态可视化系统设计与开发（第10-18个月）**

***任务分配：**

*设计电网运行态势的多维度可视化指标体系（负责人：李华，执行人：王强、赵亮）。

*研究并实现基于3DGIS的电网空间可视化方法（负责人：王强，执行人：刘伟、李华）。

*研究并实现动态时间序列可视化、拓扑关系可视化以及告警信息融合展示方法（负责人：赵亮，执行人：李华、刘伟）。

*开发交互式可视化界面，实现多模态信息的融合展示（负责人：刘伟，执行人：王强、赵亮）。

*对可视化系统进行用户测试和评估（负责人：全体研究成员）。

*完成可视化系统的技术报告（负责人：王强，执行人：李华、刘伟）。

***进度安排：**

*第10个月：完成可视化指标体系设计，开始3DGIS空间可视化方法研究。

*第11-12个月：完成3DGIS空间可视化方法实现，开始动态时间序列可视化、拓扑关系可视化方法研究。

*第13-14个月：完成动态时间序列可视化、拓扑关系可视化方法实现，开始交互式可视化界面开发。

*第15-16个月：完成交互式可视化界面开发，进行可视化系统原型集成与初步测试。

*第17个月：进行可视化系统用户测试和评估，根据反馈进行优化调整。

*第18个月：完成可视化系统的技术报告，总结系统开发与测试结果。

***第五阶段：系统集成、测试与评估（第19-24个月）**

***任务分配：**

*将数据融合模块、态势感知模块、可视化模块进行系统集成，开发完整的系统原型（负责人：李华，执行人：全体研究成员）。

*在标准测试平台或实际电网数据上进行系统集成测试和性能评估（负责人：张明，执行人：王强、赵亮、刘伟）。

*根据测试评估结果，对系统进行优化和改进（负责人：全体研究成员）。

*撰写项目总结报告和技术论文（负责人：张明，执行人：全体研究成员）。

*整理项目成果，准备项目验收材料（负责人：李华，执行人：全体研究成员）。

***进度安排：**

*第19个月：完成系统集成方案设计，开始系统集成工作。

*第20-21个月：进行系统集成与初步测试，实现各模块的互联互通。

*第22个月：在标准测试平台进行系统性能测试，评估系统的实时性、稳定性等指标。

*第23个月：根据测试结果进行系统优化与改进，完善系统功能。

*第24个月：撰写项目总结报告和技术论文，整理项目成果，准备项目验收材料，完成项目结题工作。

（2）风险管理策略

本项目在实施过程中可能面临以下风险，并制定相应的应对策略：

***技术风险：**深度学习模型训练难度大，参数调优复杂，可能导致模型收敛性差或泛化能力不足。应对策略包括：建立完善的模型训练规范，采用先进的模型压缩与加速技术，加强模型可解释性研究，提升模型鲁棒性。

**数据风险：**电网数据获取困难，数据质量不高，存在缺失、噪声和异常等问题，影响模型训练效果。应对策略包括：加强与电网企业的合作，确保数据获取的稳定性和合规性；开发高效的数据清洗与预处理技术，提高数据质量；建立数据异常检测与处理机制，确保数据完整性。

**进度风险：**项目涉及多学科交叉，技术难度大，可能导致项目延期。应对策略包括：制定详细的项目实施计划，明确各阶段任务与时间节点；建立有效的项目管理机制，加强团队协作与沟通；定期召开项目例会，及时解决技术难题。

**应用风险：**项目成果与实际应用场景存在脱节，难以落地推广。应对策略包括：开展需求调研，深入了解电网企业的实际需求与痛点；在项目设计阶段即考虑应用场景的适配性；开发可配置的系统架构，支持个性化定制；加强与应用单位的合作，进行联合测试与验证。

**人才风险：**项目团队缺乏相关经验，难以胜任复杂技术挑战。应对策略包括：加强团队建设，引入领域专家与高校人才；开展系统性技术培训，提升团队技术水平；建立知识共享机制，促进经验交流与能力提升；与国内外顶尖研究机构合作，引入先进技术与方法。

通过制定科学的风险管理计划，建立风险预警与应对机制，可以有效降低项目实施风险，确保项目目标的顺利实现。

十.项目团队

（1）团队成员的专业背景与研究经验

本项目团队由来自国家电网技术研究院、清华大学、浙江大学等单位的专家学者组成，团队成员在智能电网、数据科学、人工智能等领域具有深厚的学术造诣和丰富的实践经验，涵盖了电力系统、计算机科学、数学、统计学等多学科交叉领域，能够为项目研究提供全方位的技术支持。团队成员专业背景与研究经验具体如下：

***项目负责人：张明（国家电网技术研究院，教授）**，长期从事智能电网、电力系统自动化等领域的研究工作，在数据融合、电网安全稳定运行、能源互联网等方面取得了多项突破性成果。曾主持多项国家级科研项目，发表高水平学术论文50余篇，拥有多项发明专利。具有丰富的项目管理和团队领导经验，擅长将理论研究与工程应用相结合，为电网企业解决实际问题。

***核心研究人员：李华（清华大学，副教授）**，研究方向为数据挖掘、机器学习及其在电力系统中的应用。在电网多源异构数据融合、电网风险评估、智能电网态势感知等方面具有深入研究，主持和参与多项国家自然科学基金项目，在IEEETransactionsonPowerSystems、AppliedEnergy等顶级期刊发表论文20余篇，擅长深度学习模型设计和算法优化。

***核心研究人员：王强（浙江大学，研究员）**，研究方向为电网安全稳定运行、电力系统控制与优化。在电网安全分析、故障诊断、风险评估等方面具有丰富的研究经验，主持多项省部级科研项目，在IEEETransactionsonPowerSystems、IEEETransactionsonSmartGrid等期刊发表论文30余篇，拥有多项实用新型专利。擅长将理论分析与实际应用相结合，为电网安全稳定运行提供技术支持。

***核心研究人员：赵亮（国家电网技术研究院，高级工程师）**，研究方向为智能电网数据采集与监控、电力系统信息通信技术。在SCADA系统、PMU应用、AMI数据分析等方面具有丰富的工程经验，参与多个大型智能电网建设项目，负责数据采集系统设计、开发与应用。在电力系统信息通信领域发表技术报告10余篇，拥有多项软件著作权。擅长解决实际工程问题，将理论研究与工程应用相结合，为智能电网发展提供技术支持。

***核心研究人员：刘伟（浙江大学，博士）**，研究方向为图神经网络、时空数据分析及其在智能电网中的应用。在