课题立项申报书的

课题立项申报书的一、封面内容

项目名称：面向下一代智能电网的多源数据融合与态势感知关键技术研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家电力科学研究院智能电网研究所

申报日期：2023年11月15日

项目类别：应用基础研究

二．项目摘要

本项目旨在面向未来智能电网的复杂运行环境，开展多源数据融合与态势感知关键技术研究，以提升电网的智能化运维水平与安全稳定性。随着分布式能源、储能系统及微电网的大量接入，电网运行呈现出高度动态性和不确定性特征，传统监测手段已难以满足精细化态势感知需求。项目将重点研究多源异构数据的时空融合模型，融合SCADA系统、电力物联网、无人机巡检等多维度信息，构建基于深度学习的电网状态识别与故障诊断体系。在方法上，采用图神经网络（GNN）与注意力机制相结合的数据融合算法，实现海量数据的实时处理与特征提取；结合小波变换与时频分析方法，提升对电网瞬时事件的捕捉能力。预期研发一套包含数据融合引擎、态势分析平台和智能预警系统的原型系统，通过仿真实验验证其在对称与非对称故障场景下的准确率提升不低于30%。项目成果将直接应用于国家电网公司西部省区的试点工程，为构建“双碳”目标下的新型电力系统提供核心技术支撑，其创新性体现在融合联邦学习与区块链技术，确保数据在融合过程中的安全性与隐私保护，为后续大规模推广应用奠定基础。

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

当前，全球能源结构正经历深刻转型，以新能源、新材料、信息技术为代表的第四次工业革命浪潮席卷全球，推动电力系统向着数字化、智能化、互动化的方向发展。智能电网作为现代电力系统发展的必然趋势，已成为各国能源战略的核心组成部分。我国智能电网建设自2009年启动以来，取得了显著进展，在先进传感技术、通信网络、信息平台等方面积累了大量实践经验，基本形成了以“三华”同步电网为骨干，区域互联、省内协调的网架结构。然而，随着分布式发电、储能系统、电动汽车充电设施等新型负荷的大量接入，传统电网的运行特性发生了根本性变化，呈现出高度不确定性、非线性、间歇性等特征，对电网的安全稳定运行、能源高效利用、用户优质服务提出了前所未有的挑战。

在技术层面，智能电网运行依赖于海量的多源异构数据，包括传统SCADA系统的时序电能量数据、AMI（高级计量架构）的用电数据、配电自动化系统的故障信息、电力物联网的设备状态数据、无人机/机器人巡检的图像与视频数据、气象系统的环境数据等。这些数据具有维度高、体量大、速度快、价值密度低等特点，对数据处理、分析和应用能力提出了极高要求。然而，现有研究在多源数据融合与态势感知方面仍存在诸多不足：首先，数据孤岛现象严重，不同系统间的数据标准不统一、接口不开放，导致数据共享困难，难以形成全局视图；其次，传统数据分析方法难以有效处理高维、非线性、强时序关联的电网数据，对故障的早期预警和精准定位能力不足；再次，现有态势感知系统多基于单一数据源或简单线性组合，缺乏对电网运行风险的深度挖掘和智能研判能力，难以适应复杂扰动下的快速响应需求。此外，数据安全与隐私保护问题日益突出，多源数据融合过程中的信息泄露风险不容忽视。

因此，开展面向下一代智能电网的多源数据融合与态势感知关键技术研究，显得尤为迫切和必要。本项目旨在突破现有技术瓶颈，构建一套高效、精准、安全的电网态势感知体系，以应对未来电网运行面临的复杂挑战。通过融合多源异构数据，能够更全面地反映电网运行状态，提升对故障、异常、风险的识别能力；通过引入先进的机器学习和深度学习算法，能够挖掘数据中隐藏的深层规律，实现从“被动响应”向“主动预警”的转变；通过解决数据融合中的安全隐私问题，能够为智能电网的健康发展提供有力保障。本项目的实施，将有效弥补我国在智能电网多源数据融合与态势感知领域的技术短板，推动相关产业链的升级换代，为构建新型电力系统提供核心支撑技术。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的实施具有显著的社会、经济和学术价值，将产生多方面的积极影响。

在社会价值方面，本项目的研究成果将直接提升电网的安全稳定运行水平，为社会提供更加可靠、清洁、高效的能源服务。通过多源数据融合与态势感知技术，能够实现对电网故障的快速定位、精准研判和高效处置，大幅缩短停电时间，减少因停电造成的经济损失和社会影响。特别是在应对极端天气事件、大规模新能源波动等突发事件时，本项目构建的智能感知体系能够提前预警、科学决策，有效防范大面积停电事故的发生，保障社会生产生活的正常秩序。此外，项目成果还将助力我国实现“双碳”目标，通过优化电网运行方式、促进新能源消纳，推动能源结构向低碳化、清洁化转型，为建设美丽中国贡献力量。同时，项目研发的技术和系统将促进电力行业数字化转型，提升从业人员的技术素养，带动相关领域人才培养，为社会创造更多高质量就业机会。

在经济价值方面，本项目的研究成果将推动智能电网产业的技术进步和结构优化，产生显著的经济效益。首先，项目研发的核心技术将形成自主知识产权，打破国外技术垄断，降低对进口设备和技术的依赖，节约大量的能源成本和技术引进费用。其次，项目成果将带动相关产业链的发展，如传感器制造、大数据平台、人工智能算法、网络安全等，形成新的经济增长点。再次，项目研制的原型系统和解决方案可以直接应用于电网公司、发电集团、能源服务公司等企业，提升其智能化运维水平和市场竞争力，创造可观的经济价值。据测算，项目成果推广应用后，预计可每年为电力行业节约运维成本超过百亿元人民币，同时提升新能源利用率1-3个百分点，产生巨大的经济和社会效益。

在学术价值方面，本项目的研究将推动智能电网、大数据、人工智能、信息安全等多个学科领域的交叉融合与理论创新。项目在多源异构数据融合方面，将探索基于图神经网络、注意力机制等先进算法的新型数据融合模型，丰富和发展大数据理论体系；在电网态势感知方面，将研究基于深度学习的故障诊断、风险预测方法，提升复杂系统智能分析的学术水平；在数据安全与隐私保护方面，将探索联邦学习、区块链等技术在电网数据融合中的应用，为解决海量数据共享中的安全隐私问题提供新的思路和理论依据。项目的研究将发表高水平学术论文、申请发明专利，培养一批掌握核心技术的人才队伍，提升我国在智能电网领域的学术影响力。同时，项目研究成果将为后续更广泛的智能电网智能化研究提供基础平台和技术支撑，推动相关学科领域的持续发展。

四.国内外研究现状

1.国外研究现状

国外在智能电网与多源数据融合领域的研究起步较早，尤其在硬件设施、通信技术和部分基础理论方面积累了丰富经验。美国作为智能电网发展的先行者，通过其ARPA-E（美国能效与可再生能源先进研究计划署）等机构投入大量资金支持相关技术研发。在数据采集与监测方面，美国普遍采用先进的AMI技术和配电自动化系统（DA），实现了对用户用电数据和配电网运行状态的实时监控。例如，PecanStreet等项目通过整合用户侧、发电侧和电网侧的多源数据，探索了分布式能源与电网的协同运行模式。在数据分析与智能化方面，国外学者较早地应用了统计学方法、机器学习算法进行电网负荷预测、故障诊断等研究。如EPRI（美国电力科学研究院）开发的AI-based电网分析工具，利用神经网络模型对电网故障进行模式识别和定位。一些研究机构开始关注多源数据的融合应用，尝试将SCADA、AMI、气象数据等结合，提升对电网状态的全面感知能力。然而，国外在多源数据深度融合与态势感知方面的系统性研究相对不足，多数研究仍停留在单一数据源或两三种数据简单组合的层面。在算法层面，传统机器学习方法在处理高维、非线性、强时序关联的电网数据时，效果受到限制。此外，国外研究对电网运行风险的深度挖掘和智能研判能力有待加强，现有系统多侧重于故障后的响应分析，缺乏对潜在风险的提前预警和综合评估能力。在数据安全与隐私保护方面，虽然也认识到多源数据融合带来的安全挑战，但系统性的解决方案和技术标准尚未完全建立。

欧洲国家在智能电网研究中，特别注重可再生能源并网、储能技术以及数据标准化。德国的E-Mobility项目和SmartGrid示范工程，重点研究了电动汽车充电负荷与电网的互动控制，以及多源数据在优化调度中的应用。欧洲联盟通过“地平线2020”等科研计划，资助了多个关于智能电网数据融合与态势感知的项目，如“DataFusionforSmartGrids”项目尝试整合SCADA、AMI和物联网数据，但主要集中在数据层和平台层的建设，对深度融合算法和智能分析模型的探索不够深入。英国则在电网信息安全领域投入较多，建立了较为完善的网络安全防护体系，但在利用多源数据融合提升电网运行态势感知能力方面相对滞后。总体而言，国外在智能电网硬件设施和部分应用领域处于领先地位，但在多源数据深度融合、复杂系统智能感知、以及适应我国电网特性的研究方面仍存在不足，缺乏系统性、深层次的突破。

2.国内研究现状

我国智能电网研究起步于21世纪初，通过“863”计划、“科技支撑计划”等重大项目的大力支持，在关键技术和系统集成方面取得了长足进步。在数据采集与监测方面，我国建成了全球规模最大的智能电网示范工程，SCADA系统、AMI覆盖率和配电自动化水平均处于世界前列。国家电网公司、南方电网公司分别建成了覆盖全国的电网数据平台，能够对海量数据进行初步的收集和存储。在数据分析与智能化方面，国内学者积极引入和应用先进的数据分析方法，如时间序列分析、支持向量机、贝叶斯网络等，在电网负荷预测、故障诊断、��态评估等方面取得了一系列成果。例如，清华大学、西安交通大学、华北电力大学等高校的研究团队，开发了基于机器学习的电网故障诊断系统，提升了故障定位的准确率和速度。部分研究机构开始探索多源数据在电网态势感知中的应用，尝试融合SCADA、AMI和气象数据，构建电网运行态势分析平台。例如，中国电力科学研究院研发了电网运行大数据分析平台，实现了对电网运行状态的初步感知。在算法层面，国内研究开始关注深度学习技术在电网数据分析中的应用，如利用卷积神经网络（CNN）进行电网图像识别，利用循环神经网络（RNN）进行负荷序列预测等。

然而，国内在多源数据融合与态势感知领域的研究仍处于起步阶段，存在诸多问题和挑战。首先，数据融合技术相对落后，多数研究仍停留在数据层和平台层的简单集成，缺乏对数据深度融合算法的系统研究和创新，难以有效挖掘多源数据间的内在关联和互补信息。其次，现有态势感知系统多基于单一数据源或简单线性组合，对电网运行风险的深度挖掘和智能研判能力不足，难以适应复杂扰动下的快速响应需求。再次，国内在电网多源数据融合中的安全隐私保护研究相对薄弱，缺乏系统性的解决方案和技术标准，难以满足未来智能电网大规模数据共享的需求。此外，国内研究对国外先进技术的引进和消化吸收不够深入，缺乏原创性的理论突破和技术创新，导致部分核心技术仍依赖进口。同时，国内在多源数据融合与态势感知领域的跨学科研究相对不足，缺乏数据科学、人工智能、电力系统等多领域专家的深度合作，难以形成系统性的技术体系。

3.研究空白与不足

综合国内外研究现状，可以发现本领域仍存在以下主要研究空白和不足：

（1）多源数据深度融合算法研究不足。现有研究多采用简单线性组合或浅层特征提取方法进行数据融合，缺乏对高维、非线性、强时序关联电网数据的深度挖掘和智能融合算法，难以有效融合多源数据间的互补信息和隐藏特征。

（2）电网态势感知模型不够完善。现有态势感知系统多基于单一数据源或简单线性组合，缺乏对电网运行风险的深度挖掘和智能研判能力，难以适应复杂扰动下的快速响应需求。此外，现有模型对电网运行状态的动态演化过程考虑不足，难以实现对电网态势的实时、精准感知。

（3）数据安全与隐私保护技术研究滞后。多源数据融合过程中，数据安全与隐私保护问题日益突出，但系统性的解决方案和技术标准尚未完全建立。现有研究多关注单一数据的安全防护，缺乏对多源数据融合场景下的综合安全风险评估和隐私保护机制。

（4）跨学科研究相对薄弱。多源数据融合与态势感知涉及数据科学、人工智能、电力系统等多个学科领域，但国内在跨学科研究方面相对薄弱，缺乏多领域专家的深度合作，难以形成系统性的技术体系。

（5）适应我国电网特性的研究不足。我国电网规模庞大、结构复杂、运行环境恶劣，对多源数据融合与态势感知技术提出了更高的要求。但现有研究多基于国外电网特性，缺乏对我国电网特性的系统研究和针对性解决方案。

因此，开展面向下一代智能电网的多源数据融合与态势感知关键技术研究，具有重要的理论意义和应用价值。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在面向下一代智能电网的复杂运行环境，聚焦多源数据融合与态势感知的关键技术瓶颈，实现以下研究目标：

(1)构建电网多源异构数据深度融合的理论模型与方法体系。突破现有数据融合技术的局限性，研发基于图神经网络、注意力机制和联邦学习等先进技术的数据融合模型，实现电网SCADA、AMI、配电自动化、电力物联网、无人机巡检等多源异构数据的实时、精准、安全融合，解决数据孤岛、标准不统一、隐私泄露等问题，提升数据融合的效率和精度，为电网态势感知提供高质量的数据基础。

(2)开发面向智能电网的动态态势感知理论与模型。研究电网运行状态的动态演化规律，构建基于深度学习和时频分析的电网态势感知模型，实现对电网运行状态、故障特征、风险等级的精准识别和动态评估，提升对电网运行风险的早期预警和智能研判能力，为电网安全稳定运行提供决策支持。

(3)研制电网多源数据融合与态势感知的原型系统。基于研究成果，研制一套包含数据融合引擎、态势分析平台和智能预警系统的原型系统，实现多源数据的自动采集、融合处理、态势分析和预警发布等功能，验证技术方案的可行性和有效性，为后续推广应用提供技术示范。

(4)形成一套完整的电网多源数据融合与态势感知技术标准与规范。总结研究成果，形成一套完整的电网多源数据融合与态势感知技术标准与规范，为相关技术的推广应用提供技术指导，推动我国智能电网技术的标准化和规范化发展。

2.研究内容

本项目围绕研究目标，拟开展以下研究内容：

(1)电网多源异构数据融合关键技术研究

1.1研究问题：现有电网数据融合方法难以有效处理多源异构数据的时空关联性、非线性特征和隐私保护需求，导致数据融合的效率和精度不足。

1.2研究假设：通过引入图神经网络、注意力机制和联邦学习等先进技术，可以构建高效、精准、安全的电网多源异构数据融合模型，提升数据融合的效率和精度。

1.3具体研究内容：

a.电网多源异构数据表征与建模研究。研究电网多源异构数据的时空特征提取方法，构建电网运行状态的图表示模型，为数据融合提供统一的数学表达。

b.基于图神经网络的电网数据融合算法研究。研究基于图神经网络的电网数据融合算法，利用图神经网络的节点表示能力和边权重机制，实现多源数据的深度特征提取和融合，提升数据融合的精度。

c.基于注意力机制的电网数据融合算法研究。研究基于注意力机制的电网数据融合算法，利用注意力机制的自适应权重分配机制，实现多源数据的重要性评估和融合，提升数据融合的效率。

d.基于联邦学习的电网数据融合算法研究。研究基于联邦学习的电网数据融合算法，利用联邦学习的隐私保护机制，实现多源数据的融合处理，解决数据孤岛和隐私泄露问题。

e.电网多源数据融合性能评估方法研究。研究电网多源数据融合的性能评估方法，构建数据融合性能评估指标体系，对数据融合算法的效率和精度进行评估。

(2)面向智能电网的动态态势感知关键技术研究

2.1研究问题：现有电网态势感知系统难以有效识别和评估电网运行风险，缺乏对电网运行状态的动态演化过程的考虑，导致态势感知的准确性和时效性不足。

2.2研究假设：通过引入深度学习和时频分析等先进技术，可以构建面向智能电网的动态态势感知模型，提升对电网运行风险的早期预警和智能研判能力。

2.3具体研究内容：

a.电网运行状态的动态演化规律研究。研究电网运行状态的动态演化规律，构建电网运行状态的动态演化模型，为电网态势感知提供理论基础。

b.基于深度学习的电网态势感知模型研究。研究基于深度学习的电网态势感知模型，利用深度学习模型的非线性拟合能力和特征提取能力，实现对电网运行状态的精准识别和评估。

c.基于时频分析的电网态势感知模型研究。研究基于时频分析的电网态势感知模型，利用时频分析模型的时频局部化特性，实现对电网运行状态的动态演化过程的精准捕捉和分析。

d.电网运行风险的早期预警方法研究。研究电网运行风险的早期预警方法，构建电网运行风险的早期预警模型，实现对电网运行风险的早期预警和智能研判。

e.电网态势感知模型性能评估方法研究。研究电网态势感知模型的性能评估方法，构建电网态势感知模型性能评估指标体系，对电网态势感知模型的准确性和时效性进行评估。

(3)电网多源数据融合与态势感知原型系统研制

3.1研究问题：现有电网多源数据融合与态势感知技术研究多停留在理论层面，缺乏系统性的技术示范和应用验证。

3.2研究假设：基于研究成果，可以研制一套电网多源数据融合与态势感知原型系统，实现多源数据的自动采集、融合处理、态势分析和预警发布等功能，验证技术方案的可行性和有效性。

3.3具体研究内容：

a.电网多源数据融合引擎研制。研制电网多源数据融合引擎，实现多源数据的自动采集、预处理、融合处理等功能。

b.电网态势分析平台研制。研制电网态势分析平台，实现电网运行状态的实时监测、态势分析、风险评估等功能。

c.电网智能预警系统研制。研制电网智能预警系统，实现电网运行风险的智能预警和决策支持功能。

d.电网多源数据融合与态势感知原型系统测试与验证。对电网多源数据融合与态势感知原型系统进行测试与验证，评估系统的性能和效果。

(4)电网多源数据融合与态势感知技术标准与规范研究

4.1研究问题：现有电网多源数据融合与态势感知技术研究缺乏统一的技术标准与规范，难以进行系统性的技术推广和应用。

4.2研究假设：通过总结研究成果，可以形成一套完整的电网多源数据融合与态势感知技术标准与规范，为相关技术的推广应用提供技术指导。

4.3具体研究内容：

a.电网多源数据融合技术标准与规范研究。研究电网多源数据融合技术标准与规范，包括数据格式、接口标准、数据安全标准等。

b.电网态势感知技术标准与规范研究。研究电网态势感知技术标准与规范，包括态势感知模型标准、态势分析标准、风险预警标准等。

c.电网多源数据融合与态势感知技术规范制定。基于研究成果，制定电网多源数据融合与态势感知技术规范，为相关技术的推广应用提供技术指导。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法

本项目将采用理论分析、仿真实验和原型系统验证相结合的研究方法，开展面向下一代智能电网的多源数据融合与态势感知关键技术研究。具体方法包括：

(1)文献研究法：系统梳理国内外智能电网、多源数据融合、态势感知等领域的研究现状和发展趋势，分析现有技术的优缺点和不足，为本项目的研究提供理论依据和方向指引。

(2)理论分析法：基于图论、机器学习、深度学习、时频分析等理论，研究电网多源异构数据的时空特征提取方法，构建电网运行状态的图表示模型，设计数据融合算法和态势感知模型的理论框架。

(3)仿真实验法：利用电力系统仿真软件和大数据平台，构建电网多源数据融合与态势感知的仿真实验环境，对所提出的数据融合算法和态势感知模型进行仿真实验，评估其性能和效果。

(4)数据分析法：收集电网多源异构数据，包括SCADA、AMI、配电自动化、电力物联网、无人机巡检等数据，对数据进行分析和处理，为数据融合和态势感知提供数据支持。

(5)原型系统验证法：基于研究成果，研制电网多源数据融合与态势感知原型系统，在真实或模拟的电网环境中进行测试和验证，评估系统的性能和效果，验证技术方案的可行性和有效性。

2.技术路线

本项目的技术路线分为以下几个阶段：

(1)研究准备阶段

1.1研究现状调研：通过文献研究、专家咨询等方式，调研国内外智能电网、多源数据融合、态势感知等领域的研究现状和发展趋势，分析现有技术的优缺点和不足，为本项目的研究提供理论依据和方向指引。

1.2研究方案设计：基于研究现状调研结果，设计本项目的研究方案，包括研究目标、研究内容、研究方法、技术路线等。

1.3数据收集与预处理：收集电网多源异构数据，包括SCADA、AMI、配电自动化、电力物联网、无人机巡检等数据，对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据集成等，为数据融合和态势感知提供数据支持。

(2)研究实施阶段

2.1电网多源异构数据融合关键技术研究

2.1.1电网多源异构数据表征与建模研究：基于图论，研究电网多源异构数据的时空特征提取方法，构建电网运行状态的图表示模型。

2.1.2基于图神经网络的电网数据融合算法研究：设计基于图神经网络的电网数据融合算法，利用图神经网络的节点表示能力和边权重机制，实现多源数据的深度特征提取和融合。

2.1.3基于注意力机制的电网数据融合算法研究：设计基于注意力机制的电网数据融合算法，利用注意力机制的自适应权重分配机制，实现多源数据的重要性评估和融合。

2.1.4基于联邦学习的电网数据融合算法研究：设计基于联邦学习的电网数据融合算法，利用联邦学习的隐私保护机制，实现多源数据的融合处理。

2.1.5电网多源数据融合性能评估方法研究：构建数据融合性能评估指标体系，对数据融合算法的效率和精度进行评估。

2.2面向智能电网的动态态势感知关键技术研究

2.2.1电网运行状态的动态演化规律研究：基于时频分析，研究电网运行状态的动态演化规律，构建电网运行状态的动态演化模型。

2.2.2基于深度学习的电网态势感知模型研究：设计基于深度学习的电网态势感知模型，利用深度学习模型的非线性拟合能力和特征提取能力，实现对电网运行状态的精准识别和评估。

2.2.3基于时频分析的电网态势感知模型研究：设计基于时频分析的电网态势感知模型，利用时频分析模型的时频局部化特性，实现对电网运行状态的动态演化过程的精准捕捉和分析。

2.2.4电网运行风险的早期预警方法研究：设计电网运行风险的早期预警方法，构建电网运行风险的早期预警模型，实现对电网运行风险的早期预警和智能研判。

2.2.5电网态势感知模型性能评估方法研究：构建电网态势感知模型性能评估指标体系，对电网态势感知模型的准确性和时效性进行评估。

(3)原型系统研制与验证阶段

3.1电网多源数据融合与态势感知原型系统研制

3.1.1电网多源数据融合引擎研制：研制电网多源数据融合引擎，实现多源数据的自动采集、预处理、融合处理等功能。

3.1.2电网态势分析平台研制：研制电网态势分析平台，实现电网运行状态的实时监测、态势分析、风险评估等功能。

3.1.3电网智能预警系统研制：研制电网智能预警系统，实现电网运行风险的智能预警和决策支持功能。

3.2电网多源数据融合与态势感知原型系统测试与验证

3.2.1电网多源数据融合与态势感知原型系统功能测试：对电网多源数据融合与态势感知原型系统的功能进行测试，验证系统是否满足设计要求。

3.2.2电网多源数据融合与态势感知原型系统性能测试：对电网多源数据融合与态势感知原型系统的性能进行测试，评估系统的性能和效果。

3.2.3电网多源数据融合与态势感知原型系统验证：在真实或模拟的电网环境中对电网多源数据融合与态势感知原型系统进行验证，评估系统的实用性和可行性。

(4)研究总结与推广阶段

4.1研究成果总结：总结本项目的研究成果，包括理论成果、技术成果、原型系统等。

4.2技术标准与规范制定：基于研究成果，制定电网多源数据融合与态势感知技术标准与规范，为相关技术的推广应用提供技术指导。

4.3研究成果推广：将本项目的研究成果推广应用到实际电网中，为电网安全稳定运行提供技术支持。

七．创新点

本项目针对下一代智能电网多源数据融合与态势感知面临的挑战，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)电网多源异构数据深度融合理论的创新

1.1构建基于图神经网络的电网多源数据深度融合模型。现有研究多采用浅层特征融合或简单加权平均方法进行数据融合，难以有效处理电网多源异构数据的复杂关系和深层特征。本项目创新性地提出基于图神经网络的电网多源数据深度融合模型，将电网物理实体（如变电站、线路、用户）作为节点，将它们之间的物理连接、信息交互、时空依赖关系作为边，构建电网的图表示模型。通过图神经网络强大的节点表示学习和边权重学习能力，能够深入挖掘多源数据之间的内在关联和互补信息，实现数据的深度融合，显著提升融合数据的表达能力和信息丰富度。这相较于传统的基于欧氏空间距离或简单线性组合的融合方法，在理论层面实现了质的飞跃，为复杂网络环境下的多源数据融合提供了新的范式。

1.2融合注意力机制与图神经网络，实现自适应权重融合。本项目进一步创新性地将注意力机制引入图神经网络的数据融合过程，构建注意力引导的图神经网络融合模型。该模型能够在融合过程中，根据不同数据源的特征信息对电网运行状态的重要性，动态调整各数据源的融合权重。例如，在电网发生故障时，与故障定位相关的SCADA数据和配电自动化数据应获得更高的权重；而在评估电网负荷水平时，AMI数据和电力物联网数据可能更为关键。这种自适应权重融合机制能够有效克服传统融合方法中权重固定的局限性，实现更精准、更符合实际应用场景的数据融合，提升电网态势感知的准确性和鲁棒性。

1.3结合联邦学习，解决多源数据融合中的隐私保护问题。随着智能电网数据融合需求的增加，数据安全和隐私保护问题日益突出。本项目创新性地将联邦学习技术应用于电网多源数据融合场景，研发基于联邦学习的电网数据融合算法。该算法能够在不共享原始数据的前提下，通过模型参数的交换和聚合，实现多源数据的协同训练和融合分析。这有效解决了多源数据融合中因数据孤岛和隐私泄露而导致的融合困难问题，为构建安全可信的电网数据共享与融合平台提供了新的技术路径，符合未来智能电网数据开放与利用的迫切需求。

(2)面向智能电网的动态态势感知模型的创新

2.1提出基于时空深度学习的电网动态态势感知模型。现有电网态势感知研究多基于静态模型或对动态过程处理不足，难以准确捕捉电网运行状态的实时演变和潜在风险。本项目创新性地提出基于时空深度学习的电网动态态势感知模型，该模型融合了图神经网络、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer等先进的时空深度学习技术。一方面，利用图神经网络捕捉电网拓扑结构和节点间的复杂交互关系；另一方面，利用时空深度学习模型捕捉电网运行状态的时序演变规律和空间扩散特征。这种时空融合模型能够更全面、更动态地刻画电网运行态势，实现对电网状态、故障特征、风险等级的精准识别和动态评估，显著提升态势感知的实时性和准确性。

2.2开发基于小波变换与时频分析的电网瞬时事件识别方法。电网运行中存在大量瞬时性事件，如短时故障、电压波动、设备瞬态响应等，这些事件对电网安全稳定运行影响重大，但传统分析方法难以有效识别。本项目创新性地将小波变换与时频分析技术引入电网动态态势感知模型，用于增强对电网瞬时事件的捕捉能力。小波变换具有多分辨率分析能力，能够有效分解电网信号在不同时间尺度上的频率成分，时频分析则能提供信号频率随时间的演变信息。通过融合这两种技术，可以构建时频特征丰富的电网态势感知模型，实现对电网瞬时事件的精准识别和定位，为电网的快速故障响应和风险预警提供有力支撑。

2.3构建基于风险矩阵与贝叶斯网络的电网智能预警体系。现有电网风险预警研究多基于单一指标或简单阈值判断，缺乏对风险因素的综合评估和动态演化分析。本项目创新性地构建基于风险矩阵与贝叶斯网络的电网智能预警体系。首先，建立包含电网运行状态、设备健康水平、外部环境因素等多维度的风险因素集，并构建风险矩阵，对风险进行量化评估。然后，利用贝叶斯网络强大的不确定性推理能力，结合实时监测数据和风险因素分析结果，动态计算电网各区域、各环节的综合风险等级，并预测风险演化的趋势。这种智能预警体系能够提供更全面、更动态、更科学的风险评估和预警结果，为电网运行决策提供更可靠的依据。

(3)技术应用与系统集成的创新

3.1研制面向实际应用的电网多源数据融合与态势感知原型系统。本项目不仅停留在理论研究和仿真实验层面，更创新性地设计并研制一套完整的电网多源数据融合与态势感知原型系统。该系统集成了本项目研发的数据融合引擎、态势分析平台和智能预警系统，实现了多源数据的自动采集与预处理、深度融合、动态态势感知、风险预警与可视化展示等功能。通过在真实或高保真模拟的电网环境中进行测试和验证，验证了本项目技术方案的可行性和有效性，为后续技术的工程化应用奠定了坚实基础。这在国内同类研究中尚属前沿探索，具有重要的实践意义和应用价值。

3.2推动形成电网多源数据融合与态势感知的技术标准与规范。本项目将系统总结研究成果，特别是针对数据融合模型、态势感知模型、风险预警方法等关键技术，研究制定相应的技术标准与规范。这些标准与规范将为电网多源数据融合与态势感知技术的研发、应用和推广提供统一的指导和依据，有助于促进相关技术的标准化、规范化发展，降低技术应用成本，加速技术成果的转化和共享，推动我国智能电网技术的整体进步。这体现了本项目不仅关注技术创新，更关注技术成果的推广应用和行业生态建设。

综上所述，本项目在电网多源数据融合理论与方法、动态态势感知模型、技术应用与系统集成以及标准化建设等方面均具有显著的创新性，有望为下一代智能电网的安全稳定运行和智能化发展提供强大的技术支撑。

八．预期成果

本项目旨在攻克下一代智能电网多源数据融合与态势感知的关键技术瓶颈，预期取得一系列具有理论创新和实践应用价值的成果，具体包括：

(1)理论成果

1.1建立一套完整的电网多源异构数据深度融合理论体系。项目预期提出基于图神经网络的电网数据表征模型，突破传统数据融合方法在处理电网复杂时空关联性方面的局限；发展注意力引导的融合算法，实现多源数据自适应权重分配，提升融合数据的精准度；创新性地将联邦学习应用于电网数据融合场景，解决数据共享与隐私保护的难题。这些理论创新将丰富和发展智能电网数据融合领域的技术内涵，为复杂系统环境下的多源数据融合提供新的理论框架和方法论指导。

1.2构建一套面向智能电网的动态态势感知模型理论。项目预期提出基于时空深度学习的电网态势感知模型，有效融合电网拓扑结构、运行状态时序演变以及空间扩散特征，实现对电网运行态势的动态、精准感知；开发基于小波变换与时频分析的电网瞬时事件识别方法，提升对电网突发事件的捕捉能力；构建基于风险矩阵与贝叶斯网络的电网智能预警理论体系，实现对电网风险的全面评估和动态预警。这些理论成果将深化对电网运行复杂性的认知，推动电网态势感知从静态评估向动态预测、从单一维度分析向多维度综合研判转变。

1.3形成一套电网多源数据融合与态势感知的性能评估理论。项目预期建立一套科学、全面的性能评估指标体系，涵盖数据融合的精度、效率、安全性以及态势感知的准确性、实时性、预警能力等多个维度，为相关技术的研发、优化和比较提供量化标准。这将促进电网多源数据融合与态势感知技术的规范化发展，为技术的持续改进和创新提供理论支撑。

(2)技术成果

2.1研发一套高效、精准、安全的电网多源数据融合引擎。项目预期研发具备数据自动采集、预处理、特征提取、融合计算、安全传输等功能的电网多源数据融合引擎。该引擎能够支持SCADA、AMI、配电自动化、电力物联网、无人机巡检等多种数据源的接入和融合，采用先进的图神经网络、注意力机制、联邦学习等算法，实现数据的深度融合，并提供数据安全与隐私保护功能，为电网态势感知提供高质量的数据基础。

2.2开发一套面向智能电网的动态态势感知平台。项目预期开发具备电网运行状态实时监测、多维度态势分析、风险动态评估、可视化展示等功能的电网动态态势感知平台。该平台能够基于项目研发的态势感知模型，对电网运行状态进行全面、动态、精准的感知，并提供直观的可视化界面，支持操作人员对电网态势进行实时掌握和深入分析，为电网安全稳定运行提供决策支持。

2.3研制一套电网智能预警系统。项目预期研制具备电网风险智能预警、预警信息发布、预警效果评估等功能的电网智能预警系统。该系统能够基于项目研发的智能预警模型，对电网潜在风险进行提前预警，并及时发布预警信息，通知相关人员进行处理，有效防范电网事故的发生，提升电网安全运行水平。

2.4形成一套电网多源数据融合与态势感知技术标准与规范。项目预期制定一套完整的电网多源数据融合与态势感知技术标准与规范，涵盖数据格式、接口标准、数据安全标准、模型标准、平台功能规范等，为相关技术的研发、应用和推广提供统一的指导和依据，促进技术标准化和规范化发展。

(3)实践应用价值

3.1提升电网安全稳定运行水平。项目成果可直接应用于电网安全监测、故障诊断、风险预警等环节，有效提升电网对突发事件的响应速度和处理能力，减少停电时间和事故损失，保障电网安全稳定运行，为社会提供可靠的电力供应。

3.2促进新能源消纳和能源高效利用。项目成果可支持电网对分布式能源、储能系统等新型负荷的智能化管理和优化调度，提升电网对新能源的消纳能力，促进能源结构向低碳化、清洁化转型，助力国家“双碳”目标的实现。

3.3推动智能电网技术创新与产业发展。项目研发的核心技术和系统将形成自主知识产权，推动我国智能电网技术创新和产业升级，提升我国在智能电网领域的核心竞争力，创造新的经济增长点，带动相关产业链的发展。

3.4培养高水平人才队伍。项目实施将培养一批掌握电网多源数据融合与态势感知核心技术的专业人才，为我国智能电网领域的人才队伍建设提供有力支撑。

总之，本项目预期取得一系列具有理论创新和实践应用价值的成果，为下一代智能电网的安全稳定运行和智能化发展提供强大的技术支撑，产生显著的社会效益、经济效益和学术价值。

九.项目实施计划

(1)项目时间规划

本项目计划总研发周期为48个月，分为四个阶段实施：

1.1研究准备阶段（第1-6个月）

任务分配：

(1)文献调研与现状分析：全面调研国内外智能电网、多源数据融合、态势感知等领域的研究现状，分析技术发展趋势和关键问题，完成调研报告。

(2)研究方案细化：基于调研结果，细化研究目标、研究内容、研究方法和技术路线，明确各子课题任务分工。

(3)数据收集与预处理：与国家电网公司合作，获取电网多源异构数据样本，进行数据清洗、转换、集成等预处理工作，构建实验数据集。

进度安排：

第1-2个月：完成文献调研与现状分析。

第3-4个月：完成研究方案细化，明确任务分工。

第5-6个月：完成数据收集与预处理，构建实验数据集。

1.2研究实施阶段（第7-42个月）

任务分配：

(1)电网多源异构数据融合关键技术研究：

a.电网多源异构数据表征与建模研究。

b.基于图神经网络的电网数据融合算法研究。

c.基于注意力机制的电网数据融合算法研究。

d.基于联邦学习的电网数据融合算法研究。

e.电网多源数据融合性能评估方法研究。

(2)面向智能电网的动态态势感知关键技术研究：

a.电网运行状态的动态演化规律研究。

b.基于深度学习的电网态势感知模型研究。

c.基于时频分析的电网态势感知模型研究。

d.电网运行风险的早期预警方法研究。

e.电网态势感知模型性能评估方法研究。

(3)原型系统研制与验证：

a.电网多源数据融合引擎研制。

b.电网态势分析平台研制。

c.电网智能预警系统研制。

d.电网多源数据融合与态势感知原型系统测试与验证。

进度安排：

第7-12个月：完成电网多源异构数据表征与建模研究，初步构建基于图神经网络的电网数据融合模型。

第13-18个月：完成基于注意力机制的电网数据融合算法研究和基于联邦学习的电网数据融合算法研究，并进行数据融合性能评估方法研究。

第19-24个月：完成电网运行状态的动态演化规律研究，初步构建基于深度学习的电网态势感知模型。

第25-30个月：完成基于时频分析的电网态势感知模型研究，并进行电网运行风险的早期预警方法研究。

第31-36个月：完成电网态势感知模型性能评估方法研究，并开始研制电网多源数据融合引擎和电网态势分析平台。

第37-42个月：完成电网智能预警系统研制，并进行电网多源数据融合与态势感知原型系统测试与验证。

1.3研究总结与推广阶段（第43-48个月）

任务分配：

(1)研究成果总结：系统总结本项目的研究成果，包括理论成果、技术成果、原型系统等，撰写项目总结报告。

(2)技术标准与规范制定：基于研究成果，制定电网多源数据融合与态势感知技术标准与规范，形成技术文档。

(3)研究成果推广：将本项目的研究成果应用于国家电网公司西部省区的试点工程，并进行推广应用，撰写推广方案。

进度安排：

第43-44个月：完成研究成果总结，撰写项目总结报告。

第45个月：完成技术标准与规范制定，形成技术文档。

第46-48个月：将研究成果应用于试点工程，并进行推广应用，撰写推广方案。

(2)风险管理策略

2.1技术风险及应对策略

技术风险主要包括：多源数据融合算法精度不足、电网动态态势感知模型泛化能力弱、原型系统稳定性不高等。

应对策略：

(1)加强算法研发和优化：通过引入更先进的机器学习和深度学习算法，并采用大规模电网数据进行模型训练和优化，提升算法精度。

(2)开展模型泛化能力研究：通过数据增强、模型集成等方法，提升模型的泛化能力，使其能够适应不同电网环境。

(3)加强原型系统测试和验证：在多种电网环境下对原型系统进行充分测试和验证，及时发现和解决系统存在的问题，提升系统稳定性。

2.2数据风险及应对策略

数据风险主要包括：数据获取困难、数据质量不高、数据安全风险等。

应对策略：

(1)加强与电网企业的合作：与国家电网公司等电网企业建立紧密的合作关系，确保数据获取渠道畅通，并建立数据共享机制。

(2)加强数据质量控制：建立严格的数据质量控制流程，对数据进行清洗、转换、集成等预处理工作，确保数据质量满足项目需求。

(3)加强数据安全管理：采用数据加密、访问控制等技术手段，确保数据安全，防止数据泄露和篡改。

2.3进度风险及应对策略

进度风险主要包括：项目进度滞后、任务分配不合理、人员协作不顺畅等。

应对策略：

(1)制定合理的项目计划：制定详细的项目计划，明确各阶段的任务分配、进度安排等，确保项目按计划推进。

(2)加强任务管理：采用项目管理工具，对项目任务进行细化管理，确保任务按时完成。

(3)加强团队协作：建立有效的团队协作机制，加强团队成员之间的沟通和协调，确保项目顺利进行。

2.4经费风险及应对策略

经费风险主要包括：项目经费不足、经费使用不合理等。

应对策略：

(1)加强经费管理：建立严格的经费管理制度，确保经费合理使用。

(2)积极争取外部支持：积极争取国家科技计划、企业合作等外部支持，补充项目经费。

通过以上风险管理策略，确保项目顺利进行，按时、按质、按预算完成。

十.项目团队

(1)项目团队成员的专业背景与研究经验

本项目团队由来自电网企业、高校和科研院所的15名核心成员组成，涵盖电力系统、计算机科学、人工智能、数据科学等多个学科领域，具备丰富的理论研究和工程实践经验，团队成员具体情况如下：

(1.1电力系统方向成员

成员A（项目总负责人）：国家电网公司总工程师，教授级高工，长期从事智能电网规划与运行研究，主持完成国家级重大科技项目10余项，发表高水平论文30余篇，拥有多项发明专利。曾获国家科技进步二等奖1项，省部级科技进步一等奖2项。

成员B：中国电力科学研究院首席专家，博士，研究方向为电网安全稳定控制与智能调度，主持完成多项电网安全稳定控制系统研发项目，拥有多项核心软件著作权，发表SCI论文20余篇。

成员C：华北电力大学电气工程学院院长，教授，博士生导师，研究方向为电力系统运行分析与控制，主持完成国家自然科学基金项目5项，发表IEEETransactionsonPowerSystems5篇，研究成果应用于南方电网智能调度系统，显著提升电网运行稳定性。

(1.2计算机科学方向成员

成员D：清华大学计算机系教授，IEEEFellow，研究方向为机器学习与数据挖掘，主持完成多项国家级重点研发计划项目，发表CCFA类会议论文40余篇，拥有多项国际发明专利。

成员E：浙江大学计算机学院副教授，研究方向为数据融合与时空信息处理，主持完成多项国家自然科学基金项目，发表IEEETransactionsonKnowledgesandDataEngineering3篇，研究成果应用于城市交通大数据分析系统。

成员F：中国科学院计算技术研究所研究员，研究方向为人工智能与大数据技术，主持完成多项国家重点研发计划项目，发表NatureMachineIntelligence2篇，研究成果应用于国家气象局灾害预警系统。

(1.3数据科学方向成员

成员G：腾讯公司大数据研发部总监，研究方向为分布式计算与数据挖掘，主持完成多个大型电商平台的大数据平台研发项目，拥有多项软件著作权。

成员H：阿里巴巴集团数据智能部资深专家，研究方向为机器学习与数据可视化，主持完成多个国家级大数据平台项目，发表ACMSIGKDD3篇。

成员I：京东物流技术研究院高级研究员，研究方向为物联网与大数据分析，主持完成多项智慧物流平台研发项目，发表IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems2篇。

(1.4人工智能方向成员

成员J：华为云人工智能研究院主任工程师，研究方向为深度学习与自然语言处理，主持完成多个智能客服系统研发项目，发表ICML2篇。

成员K：百度AI实验室资深研究员，研究方向为计算机视觉与知识图谱，主持完成多个国家级人工智能基础理论项目，发表CVPR4篇，研究成果应用于百度智能云图像识别服务。

成员L：微软亚洲研究院首席研究员，研究方向为强化学习与多智能体系统，主持完成多项国际人工智能基础研究项目，发表NeurIPS5篇，研究成果应用于微软Azure云平台。

(1.5项目管理成员

成员M：国家电网公司智能电网研究所所长，高级工程师，研究方向为智能电网技术与产业发展，主持完成多项智能电网示范工程，发表EnergyPolicy3篇。

成员N：南方电网公司智能电网技术研发中心主任，教授级高工，研究方向为智能电网关键技术，主持完成多项南方电网智能电网技术研发项目，发表IEEETransa