横向课题申报书材料

横向课题申报书材料一、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10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

随着能源互联网的快速发展，智能电网对数据感知、分析和决策的实时性与精准性提出了更高要求。本项目聚焦于解决多源异构数据在电网运行中的融合与态势感知难题，旨在构建一套基于深度学习与边缘计算的智能化分析体系。项目核心内容涵盖多源数据（如SCADA、PMU、分布式能源监测等）的时空特征提取与协同融合技术，以及基于图神经网络的电网拓扑动态重构与异常检测方法。研究方法将采用多模态数据增强、联邦学习等技术，实现数据在隐私保护下的高效融合；通过构建多尺度特征融合模型，提升电网状态估计的鲁棒性。预期成果包括一套可部署的边缘计算分析平台、一套多源数据融合算法库以及三项关键技术专利。该研究将显著提升电网对分布式能源接入、故障自愈等复杂场景的动态感知能力，为构建高韧性、高效率的能源系统提供理论支撑和技术保障，具有显著的行业应用价值和推广潜力。

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

当前，全球能源格局正经历深刻变革，以新能源、数字化、智能化为特征的新一轮能源革命正在加速推进。智能电网作为能源互联网的核心载体，其发展水平已成为衡量国家能源现代化程度的重要标志。在技术层面，智能电网的建设已步入深水区，面临着海量异构数据的融合处理、复杂系统状态的精准感知、高效灵活的调度控制等一系列技术挑战。特别是随着分布式电源、储能系统、电动汽车等新型负荷的广泛接入，电网的运行特性发生了根本性变化，传统基于集中式信息采集和单一维度分析的管理模式已难以适应新形势的需求。

在多源数据融合方面，智能电网已部署了包括状态估计中心（SEC）、广域测量系统（WAMS）、本地监控与数据采集（SCADA）系统、分布式能源监测平台、用电信息采集系统等在内的多种信息系统。这些系统分别采集电网的不同维度信息，如电压幅值、相角、频率、功率潮流、设备状态、环境参数等，形成了多源异构的数据格局。然而，现有技术手段在数据融合层面存在明显短板：一是数据标准不统一，不同系统采用的数据格式、通信协议存在差异，导致数据互操作性差；二是数据融合算法相对滞后，多侧重于简单的统计聚合，难以挖掘数据深层次的时空关联性；三是缺乏有效的边缘计算支撑，大量原始数据需要传输至云端处理，不仅增加了网络负荷，也降低了状态感知的实时性。

在态势感知方面，传统电网的运行状态评估主要依赖于SCADA系统的电压、频率等基本参数，缺乏对电网全域动态行为的精细化刻画。随着微电网、虚拟电厂等柔性主体的涌现，电网的运行模式呈现出高度非线性、时变性的特点，传统的基于确定性模型的态势分析方法难以准确反映系统的实际运行状态。具体表现为：一是对分布式电源出力的预测精度不足，影响电网的调度决策；二是故障特征的提取不够全面，导致故障定位、隔离和恢复的效率低下；三是缺乏对电网安全风险的动态预警机制，难以应对大规模扰动下的连锁反应。

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现实意义。首先，解决多源数据融合难题是提升电网智能化水平的基础，只有实现数据的互联互通和智能分析，才能充分释放海量数据的价值；其次，突破态势感知关键技术是保障电网安全稳定运行的核心，只有建立全域、实时、精准的电网状态感知体系，才能有效应对新型电力系统下的各种挑战；最后，本研究成果将直接服务于国家能源战略，支撑能源转型和双碳目标的实现，具有显著的行业应用价值和推广潜力。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的研究价值主要体现在以下几个方面：

在社会价值层面，本项目将显著提升电网的安全可靠性，为社会提供更加稳定、优质的电力供应。通过构建多源数据融合与态势感知体系，可以实现对电网运行状态的实时监控和智能预警，有效防范大面积停电等重大事故的发生。特别是在新能源高占比的电力系统中，本项目的技术成果将有助于提高电网对新能源波动的适应能力，保障电力系统的供需平衡。此外，本项目的研究还将推动能源治理的智能化水平，为构建更加公平、高效、绿色的能源体系提供技术支撑，助力实现碳达峰、碳中和的社会目标。

在经济价值层面，本项目将产生显著的经济效益。一方面，通过技术创新降低电网的运维成本，提高设备利用效率。例如，精准的故障定位和隔离技术可以缩短停电时间，减少用户损失；智能化的状态评估可以优化电网的运行方式，降低线损；基于数据融合的负荷预测可以指导分布式能源的优化配置，提高能源利用效率。另一方面，本项目的技术成果将促进智能电网产业的升级发展，带动相关设备、软件、服务的市场需求，形成新的经济增长点。据测算，智能电网相关产业市场规模在未来十年内将保持高速增长，本项目的研究成果将占据重要市场份额，为经济发展注入新的活力。

在学术价值层面，本项目将推动智能电网理论和技术的发展，填补国内外相关研究领域的空白。首先，本项目将探索多源异构数据融合的新方法，如基于深度学习的联邦学习、多模态数据增强等技术，为大数据、人工智能与电力系统交叉领域的研究提供新的思路；其次，本项目将构建基于图神经网络的电网态势感知模型，为复杂系统建模与分析提供新的理论工具；最后，本项目将形成一套完整的智能电网态势感知技术体系，为后续相关研究奠定基础。这些学术成果将发表在高水平的期刊和会议上，提升我国在智能电网领域的学术影响力，培养一批跨学科的高层次人才，促进产学研的深度融合。

四.国内外研究现状

在智能电网多源数据融合与态势感知领域，国内外研究者已开展了广泛的研究，取得了一定的进展，但在理论深度、技术集成度和实际应用效果方面仍存在诸多挑战和待解决的问题。

1.国外研究现状

国外对智能电网数据融合与态势感知的研究起步较早，欧美等发达国家通过其大规模电网建设项目积累了丰富的实践经验，并在理论研究和技术创新方面处于领先地位。在数据融合方面，国外学者主要关注不同类型信息系统间的数据标准化与互操作性。IEEE等国际组织制定了多项相关标准，如IEC62351系列标准、IEC61850标准等，旨在规范电网信息的交换格式和通信协议。在算法层面，早期研究多集中于基于卡尔曼滤波、粒子滤波等传统方法的电网状态估计和故障诊断。近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习方法在数据融合领域得到越来越多的应用。例如，美国普渡大学等机构提出了基于卷积神经网络（CNN）的SCADA数据异常检测方法，通过学习数据的时空特征来识别电网异常行为；麻省理工学院等高校则探索了利用图神经网络（GNN）对电网拓扑进行动态重构和故障定位，取得了较好的效果。在边缘计算应用方面，欧洲的一些研究团队开始尝试将数据融合算法部署在变电站等边缘节点，以提升电网的实时响应能力。

在态势感知方面，国外研究更多聚焦于电网的安全稳定分析和风险评估。美国国家能源实验室（NREL）等机构开发了多种电网动态仿真平台，如PSCAD、PowerWorld等，通过仿真模拟电网在各种扰动下的运行状态，为态势感知提供基础支撑。在故障诊断领域，加拿大麦吉尔大学等高校提出了基于机器学习的故障特征提取方法，通过分析历史故障数据来识别故障类型和位置。在风险预警方面，欧洲的一些研究团队开始利用大数据分析技术对电网的潜在风险进行预测，如英国国家电网公司开发了基于时间序列分析的负荷预测模型，用于指导电网的调度运行。此外，国外在电网态势感知的可视化方面也取得了显著进展，开发了多种交互式可视化平台，帮助运行人员直观理解电网的运行状态。

尽管国外在智能电网数据融合与态势感知领域取得了诸多成果，但仍存在一些问题和研究空白。首先，现有数据融合方法大多针对单一类型的数据源，对于多源异构数据的融合处理能力不足，特别是对于高维、非结构化数据的融合研究相对较少。其次，国外的研究成果在理论深度方面仍有待加强，许多方法缺乏严谨的理论基础，难以解释其内部工作机制，导致实际应用效果不稳定。再次，国外的研究多集中于理论研究和技术验证，对于技术的工程化应用和大规模推广研究相对不足，导致研究成果难以直接转化为生产力。

2.国内研究现状

我国智能电网建设起步较晚，但发展速度迅猛，在数据融合与态势感知领域也取得了一系列重要成果。国内学者在借鉴国外先进经验的基础上，结合我国电网的实际情况，开展了大量的研究和实践。在数据融合方面，国内研究主要集中在SCADA、WAMS、PMU等传统数据源的融合应用。例如，中国电力科学研究院（CEPRI）等机构提出了基于多智能体系统的电网数据融合框架，实现了不同数据源的信息共享和协同处理；华北电力大学等高校则研究了基于贝叶斯网络的数据融合方法，提高了电网状态估计的精度。在新能源接入下的数据融合研究方面，南方电网等企业开发了针对分布式电源监测数据的融合算法，提升了电网对新能源的感知能力。在边缘计算应用方面，国网公司所属的研究机构开始探索将数据融合算法部署在智能电表、智能终端等边缘设备上，以实现更快的电网状态响应。

在态势感知方面，国内研究更多关注于电网的运行状态评估和故障诊断。中国电力科学研究院等机构开发了多种电网态势感知系统，集成了状态估计、故障定位、负荷预测等功能，为电网的运行决策提供了支持。在故障诊断领域，清华大学等高校提出了基于深度学习的故障特征提取方法，通过分析PMU数据来识别电网故障。在风险预警方面，国网公司所属的研究院开发了基于数据挖掘的电网风险预警系统，对电网的潜在风险进行预测和评估。在可视化方面，国内也开发了多种电网态势感知可视化平台，如基于VR/AR技术的电网运行状态可视化系统，为运行人员提供了更加直观的决策支持。

尽管国内在智能电网数据融合与态势感知领域取得了显著进展，但仍存在一些问题和研究空白。首先，国内的数据融合研究在理论深度和算法创新方面与国外相比仍有差距，许多方法仍处于模仿和改进国外成果的阶段，缺乏原创性的理论突破。其次，国内的研究成果在实际应用方面存在诸多挑战，由于我国电网规模庞大、结构复杂，许多研究成果难以直接应用于实际场景，需要进行大量的工程化改造和验证。再次，国内在多源异构数据融合方面的研究相对薄弱，特别是对于分布式能源、储能等新型数据源的融合研究不足，难以满足新型电力系统下的数据融合需求。此外，国内在边缘计算与态势感知的集成研究方面也相对滞后，尚未形成完善的边缘计算赋能电网态势感知的技术体系。

3.总结与展望

综合来看，国内外在智能电网多源数据融合与态势感知领域的研究都取得了一定的成果，但在理论深度、技术集成度和实际应用效果方面仍存在诸多挑战和待解决的问题。未来，该领域的研究将更加注重多源异构数据的深度融合、人工智能技术的创新应用、边缘计算与云计算的协同、以及理论与实际应用的紧密结合。特别是在以下方面存在较大的研究空间：

一是多源异构数据的深度融合技术，需要开发更加高效、鲁棒的数据融合算法，以处理高维、非结构化、动态变化的多源异构数据；

二是基于人工智能的态势感知模型，需要开发更加智能、精准的电网状态感知模型，以应对新型电力系统下的复杂挑战；

三是边缘计算与态势感知的协同技术，需要构建边缘计算赋能电网态势感知的技术体系，以提升电网的实时响应能力；

四是理论与实际应用的紧密结合，需要加强研究成果的工程化应用和大规模推广研究，以推动智能电网技术的实际应用。

本项目正是在这样的背景下提出的，旨在通过多源数据融合与态势感知关键技术的研发，填补国内外相关研究领域的空白，推动智能电网技术的进步和应用。

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发展需求，聚焦多源异构数据的融合难题与电网态势感知的挑战，开展关键技术研究，实现电网运行状态的实时、精准、全面感知。具体研究目标包括：

（1）构建一套面向智能电网的多源异构数据融合理论与方法体系。深入研究SCADA、PMU、分布式能源监测、用电信息采集等多源数据的特性与关联性，突破数据标准化、时空特征提取、隐私保护下的协同融合等技术瓶颈，形成高效、鲁棒的数据融合模型与算法，实现电网全域运行数据的统一视图。

（2）研发基于深度学习与边缘计算的电网态势感知关键技术。研究适用于电网复杂系统的深度学习模型，特别是图神经网络（GNN）在电网拓扑动态重构、状态估计、故障诊断、风险预警等方面的应用，结合边缘计算技术，实现电网态势的实时感知与智能预警，提升电网对各类扰动事件的快速响应能力。

（3）设计并实现一套可验证的智能电网态势感知平台原型。基于研究成果，开发包含数据融合模块、态势感知模块、可视化模块等功能的软硬件原型系统，通过仿真实验与实际数据验证技术的有效性，为智能电网的智能化运行提供技术支撑。

（4）形成一套完善的技术规范与标准草案。总结研究成果，提炼关键技术参数与实现流程，形成面向多源数据融合与态势感知的应用规范与标准草案，为智能电网相关技术的推广应用提供依据。

2.研究内容

为实现上述研究目标，本项目将围绕以下内容展开研究：

（1）多源异构数据融合理论与方法研究

具体研究问题：

-不同类型电网数据（SCADA、PMU、分布式能源、用电信息等）的时空特征提取与表示方法；

-考虑数据异构性、缺失性、噪声干扰的多源数据融合模型与算法；

-基于联邦学习等隐私保护技术的多源数据协同融合方法；

-边缘计算环境下的多源数据轻量化融合策略。

假设：

-通过深度学习模型可以有效提取多源异构数据的深层时空关联特征；

-基于图结构的融合模型能够有效处理电网的拓扑依赖关系和动态变化特性；

-联邦学习等隐私保护技术能够在保护数据隐私的前提下实现多源数据的协同融合。

研究内容包括：

-开发基于多模态深度学习的数据特征提取方法，研究不同类型数据的时空特征表示模型；

-设计基于注意力机制、图神经网络等技术的多源数据融合模型，实现数据在多尺度、多维度上的深度融合；

-研究联邦学习在电网数据融合中的应用，设计安全高效的协同训练策略，解决数据孤岛问题；

-研究边缘计算环境下的数据融合算法优化，实现数据的本地化处理与云端协同分析。

（2）基于深度学习的电网态势感知模型研究

具体研究问题：

-基于图神经网络的电网拓扑动态重构方法，实现电网拓扑的实时、准确感知；

-基于深度学习的电网状态估计方法，提高状态估计的精度和鲁棒性，特别是在数据缺失、噪声干扰的情况下；

-基于深度学习的电网故障诊断与定位方法，实现故障的快速、精准识别与定位；

-基于深度学习的电网风险预警方法，实现对电网安全风险的动态预测与早期预警。

假设：

-图神经网络能够有效学习电网的拓扑结构与运行状态的动态演化规律；

-深度学习模型能够从海量数据中学习到电网故障的复杂特征，实现高精度的故障诊断与定位；

-基于时空深度学习模型的风险预警方法能够有效预测电网的潜在风险，为提前干预提供依据。

研究内容包括：

-研究基于图神经网络的电网拓扑动态重构模型，实现电网拓扑的实时更新与演化预测；

-开发基于深度学习的电网状态估计算法，研究数据增强、正则化等技术，提高状态估计的精度和鲁棒性；

-研究基于深度学习的故障特征提取与诊断方法，开发故障特征表示模型与诊断算法，实现故障的快速、精准识别与定位；

-研究基于时空深度学习模型的电网风险预警方法，开发风险预测模型与预警系统，实现对电网安全风险的动态监测与早期预警。

（3）智能电网态势感知平台原型设计与实现

具体研究问题：

-态势感知平台的功能模块设计，包括数据采集模块、数据融合模块、态势感知模块、可视化模块等；

-平台软硬件架构设计，包括边缘计算节点、云平台、数据库、计算资源等；

-平台性能评估方法，包括数据处理效率、态势感知精度、系统稳定性等。

假设：

-基于微服务架构的平台设计能够有效支持平台的扩展性与可维护性；

-边缘计算与云计算的协同能够满足电网态势感知的实时性要求；

-平台原型系统能够有效验证研究成果的有效性，为实际应用提供参考。

研究内容包括：

-设计并实现态势感知平台的功能模块，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据融合模块、状态估计模块、故障诊断模块、风险预警模块、可视化模块等；

-设计并实现平台的软硬件架构，包括边缘计算节点、云平台、数据库、计算资源等；

-开发平台的性能评估方法，对平台的数据处理效率、态势感知精度、系统稳定性等进行评估；

-通过仿真实验与实际数据对平台原型系统进行测试与验证，评估系统的性能与效果。

（4）技术规范与标准草案研究

具体研究问题：

-多源数据融合的技术规范，包括数据格式、接口标准、算法规范等；

-态势感知的技术规范，包括状态估计精度、故障诊断准确率、风险预警提前期等；

-平台接口的技术规范，包括数据接口、控制接口、服务接口等。

假设：

-通过制定技术规范与标准草案，能够统一多源数据融合与态势感知的技术要求，促进技术的推广应用；

-技术规范与标准草案能够为智能电网相关技术的研发与应用提供指导。

研究内容包括：

-总结研究成果，提炼关键技术参数与实现流程，形成面向多源数据融合的技术规范；

-总结研究成果，提炼关键技术参数与实现流程，形成面向电网态势感知的技术规范；

-总结研究成果，提炼关键技术参数与实现流程，形成面向平台接口的技术规范；

-形成一套完善的技术规范与标准草案，为智能电网相关技术的推广应用提供依据。

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、仿真实验和实际数据验证相结合的研究方法，系统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。

（1）研究方法

1.深度学习建模方法：采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、图神经网络（GNN）等深度学习模型，研究电网数据的时空特征提取、状态估计、故障诊断、风险预警等问题的解决方案。重点研究模型结构设计、训练策略、参数优化等技术，提升模型的性能和泛化能力。

2.联邦学习方法：研究联邦学习在电网数据融合中的应用，设计安全高效的协同训练策略，解决数据孤岛问题。重点研究模型聚合算法、通信优化、隐私保护等技术，确保数据隐私和安全的同时，实现多源数据的协同融合。

3.边缘计算方法：研究边缘计算在电网态势感知中的应用，设计边缘计算节点上的数据处理和决策算法，实现电网态势的实时感知与快速响应。重点研究边缘计算资源分配、任务调度、数据协同等技术，提升系统的实时性和效率。

4.统计分析方法：采用统计分析方法，对电网数据进行描述性统计、相关性分析、趋势分析等，为深度学习模型的构建和优化提供理论支持。

（2）实验设计

1.仿真实验：构建基于PSCAD、PowerWorld等电网仿真平台的实验环境，生成不同场景下的电网运行数据，包括正常运行数据、故障数据、扰动数据等。利用仿真实验验证所提出的多源数据融合与态势感知算法的有效性和鲁棒性。

2.实际数据实验：与电网企业合作，获取实际的电网运行数据，包括SCADA数据、PMU数据、分布式能源监测数据、用电信息采集数据等。利用实际数据验证所提出的多源数据融合与态势感知算法的实用性和效果。

3.对比实验：设计对比实验，将所提出的方法与现有的方法进行对比，验证所提出的方法的优越性。对比实验包括与基于卡尔曼滤波的方法、基于传统机器学习的方法、基于深度学习但不考虑时空特征的方法等进行对比。

（3）数据收集与分析方法

1.数据收集：与电网企业合作，收集不同类型的电网运行数据，包括SCADA数据、PMU数据、分布式能源监测数据、用电信息采集数据等。数据收集包括历史数据和实时数据，覆盖不同的季节、不同的天气条件、不同的电网运行方式。

2.数据预处理：对收集到的电网数据进行预处理，包括数据清洗、数据校验、数据插补、数据归一化等，确保数据的准确性和一致性。

3.数据分析：对预处理后的电网数据进行分析，包括描述性统计、相关性分析、趋势分析等，为深度学习模型的构建和优化提供理论支持。利用数据分析方法，研究不同类型数据的特性与关联性，为多源数据融合提供基础。

4.数据可视化：利用数据可视化工具，对电网数据进行可视化展示，帮助研究人员直观理解电网的运行状态和数据特征。

2.技术路线

本项目的技术路线分为以下几个阶段：

（1）第一阶段：文献调研与理论分析（1-6个月）

1.文献调研：对智能电网、数据融合、态势感知、深度学习等相关领域的文献进行调研，了解国内外研究现状和发展趋势，明确本项目的研究目标和内容。

2.理论分析：对多源数据融合与态势感知的理论基础进行深入分析，包括数据融合理论、深度学习理论、电网运行理论等，为后续研究提供理论支持。

3.技术路线制定：制定详细的技术路线，包括研究方法、实验设计、数据收集与分析方法等，为后续研究提供指导。

（2）第二阶段：多源数据融合技术研究（7-18个月）

1.数据特征提取：研究基于深度学习的数据特征提取方法，开发适用于不同类型电网数据的特征提取模型。

2.数据融合模型：设计基于图神经网络等技术的多源数据融合模型，实现数据在多尺度、多维度上的深度融合。

3.联邦学习：研究联邦学习在电网数据融合中的应用，设计安全高效的协同训练策略，解决数据孤岛问题。

4.边缘计算优化：研究边缘计算环境下的数据融合算法优化，实现数据的本地化处理与云端协同分析。

（3）第三阶段：电网态势感知模型研究（19-30个月）

1.电网拓扑动态重构：研究基于图神经网络的电网拓扑动态重构模型，实现电网拓扑的实时更新与演化预测。

2.电网状态估计：开发基于深度学习的电网状态估计算法，研究数据增强、正则化等技术，提高状态估计的精度和鲁棒性。

3.故障诊断与定位：研究基于深度学习的故障特征提取与诊断方法，开发故障特征表示模型与诊断算法，实现故障的快速、精准识别与定位。

4.风险预警：研究基于时空深度学习模型的电网风险预警方法，开发风险预测模型与预警系统，实现对电网安全风险的动态监测与早期预警。

（4）第四阶段：平台原型设计与实现（31-42个月）

1.平台架构设计：设计并实现态势感知平台的功能模块，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据融合模块、状态估计模块、故障诊断模块、风险预警模块、可视化模块等。

2.平台软硬件实现：设计并实现平台的软硬件架构，包括边缘计算节点、云平台、数据库、计算资源等。

3.平台性能评估：开发平台的性能评估方法，对平台的数据处理效率、态势感知精度、系统稳定性等进行评估。

4.平台测试与验证：通过仿真实验与实际数据对平台原型系统进行测试与验证，评估系统的性能与效果。

（5）第五阶段：技术规范与标准草案研究及项目总结（43-48个月）

1.技术规范：总结研究成果，提炼关键技术参数与实现流程，形成面向多源数据融合的技术规范和标准草案。

2.标准草案：总结研究成果，提炼关键技术参数与实现流程，形成面向电网态势感知的技术规范和标准草案。

3.项目总结：总结项目研究成果，撰写项目总结报告，整理项目相关文档，进行项目成果推广。

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中的关键问题，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）多源异构数据深度融合理论的创新

现有研究在多源数据融合方面往往侧重于单一类型数据源的融合或简单统计聚合，对于包含高维时空特征、拓扑依赖关系、以及显著异构性的电网多源数据，缺乏系统性的融合理论与方法论。本项目提出的创新点在于构建一套面向电网复杂系统的多源异构数据深度融合理论框架。该框架的核心创新在于：

1.基于图神经网络的统一融合范式：突破传统融合方法难以有效处理电网数据拓扑依赖和动态变化的局限，创新性地提出将图神经网络（GNN）作为核心引擎，构建统一的多源数据融合模型。该模型能够同时学习电网的物理拓扑结构、数据时空演化规律以及不同数据源之间的内在关联性，实现数据在多尺度、多维度上的深度融合。这相较于传统的基于向量空间模型或贝叶斯网络的融合方法，在理论深度和融合效果上具有显著优势。

2.时空注意力机制的深度特征交互：创新性地引入深度时空注意力机制，用于动态地学习不同数据源、不同时间尺度、不同空间位置信息对于电网整体态势感知的贡献权重。这种机制能够自适应地聚焦于关键信息，抑制噪声干扰，从而提升融合结果的精准度和鲁棒性。现有研究中的融合方法往往采用固定的权重或简单的加权平均，无法适应电网运行状态的快速变化。

3.联邦学习赋能的分布式隐私保护融合：针对电网数据分布在不同区域、存在数据孤岛的现实问题，创新性地将联邦学习技术深度融入多源数据融合流程。通过设计安全高效的联邦学习聚合算法和通信优化策略，实现边缘计算节点或不同场站之间数据的协同建模与知识共享，在有效保护数据隐私的前提下，实现多源数据的“1+1>2”的融合效果。这为解决智能电网数据共享与融合的隐私安全难题提供了新的技术路径，现有研究鲜有将联邦学习与电网多源数据融合进行系统结合。

（2）基于深度学习的电网态势感知模型创新

现有电网态势感知方法在精度、实时性和对复杂系统状态的刻画能力上仍有不足，难以满足下一代智能电网的精细化运行需求。本项目在电网态势感知模型方面提出以下创新点：

1.基于动态图神经网络的电网拓扑实时感知：创新性地提出基于动态图神经网络（DynamicGNN）的电网拓扑实时重构与感知方法。该方法能够实时跟踪电网拓扑结构的变化（如线路开关操作、分布式电源接入/脱网等），并动态更新电网图模型，为精准的状态估计、故障定位和风险评估提供基础。现有研究多采用静态图模型或离线构建的拓扑，难以适应电网的实时动态特性。

2.基于混合时空深度学习的状态估计与故障诊断：创新性地构建基于CNN-LSTM-GNN混合模型的电网状态估计与故障诊断框架。该模型结合了CNN对空间局部特征的提取能力、LSTM对时间序列数据的记忆能力以及GNN对电网拓扑依赖关系的理解能力，能够更全面、精准地刻画电网运行状态，并有效识别复杂故障模式。现有研究在状态估计和故障诊断中，往往单一使用某种类型的深度学习模型，难以兼顾空间、时间和拓扑等多重维度信息。

3.基于图注意力网络的时空风险动态预警：创新性地提出基于图注意力网络（GAT）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的电网风险动态预警模型。该模型能够学习电网节点状态、历史风险事件、环境因素等多源信息之间的复杂时空依赖关系，实现对电网安全风险的早期、精准预警。现有研究在风险预警方面，多采用基于历史数据统计或单一因素预测的方法，难以捕捉电网风险的复杂演化规律和多源驱动因素。

（3）边缘计算与态势感知深度融合的技术创新

现有电网态势感知系统多采用云端集中式处理模式，难以满足对实时性要求极高的场景。本项目在边缘计算与态势感知的融合方面提出以下创新点：

1.边缘智能驱动的实时态势感知架构：创新性地设计边缘智能驱动的电网态势感知系统架构，将部分计算密集型任务（如实时状态估计、早期故障预警）下沉至边缘计算节点执行，将决策指令和汇总信息上传至云端。这种架构能够显著降低数据传输延迟，提升电网的实时响应能力。现有研究在边缘计算应用方面，多集中于数据采集和简单的预处理，缺乏对复杂态势感知任务在边缘的部署与优化。

2.边缘-云协同的数据融合与智能决策：创新性地提出边缘-云协同的多源数据融合与智能决策机制。在边缘端，利用轻量化模型进行数据的初步融合和快速态势感知；在云端，利用更强大的计算资源进行全局优化、模型训练和深度分析。这种协同机制能够充分利用边缘和云端的计算优势，实现数据与智能的协同，提升系统整体的智能化水平。现有研究在边缘计算与云计算的协同方面，缺乏针对电网态势感知场景的系统性设计。

（4）应用示范与标准化的创新实践

本项目的创新性不仅体现在理论方法和关键技术层面，还体现在应用示范和标准化推动方面：

1.可验证的平台原型系统开发：创新性地设计并实现一套包含数据融合、态势感知、可视化等功能的软硬件原型系统，通过仿真实验和实际电网数据进行验证，直观展示研究成果的可行性和有效性。这为研究成果的工程化应用提供了重要支撑，现有研究多停留在理论推导和算法验证阶段，缺乏系统的原型开发和应用验证。

2.面向应用的技术规范与标准草案：创新性地提炼研究成果，形成面向多源数据融合与态势感知应用的技术规范和标准草案，为相关技术的研发、测试、评估和应用提供统一依据，推动技术的产业化和标准化进程。现有研究在推动标准化方面参与度不高，缺乏对实际应用需求的深入考虑。

综上所述，本项目在多源数据融合理论、电网态势感知模型、边缘计算融合以及应用示范标准化等方面均提出了具有显著创新性的研究思路和技术方案，有望为下一代智能电网的安全、高效、智能运行提供强有力的技术支撑。

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领域的关键技术难题，预期将取得一系列具有理论创新性和实践应用价值的成果，具体包括：

（1）理论贡献与学术成果

1.构建多源异构数据深度融合的理论体系：预期将提出一套系统性的多源异构数据深度融合理论框架，包括基于动态图神经网络的统一建模方法、深度时空注意力交互机制、联邦学习赋能的隐私保护融合策略等。该理论体系将深化对电网数据时空特性、拓扑依赖关系以及多源信息融合机理的理解，为相关领域的后续研究提供理论基础和指导。

2.创新电网态势感知的深度学习模型：预期将提出一系列创新的基于深度学习的电网态势感知模型，包括动态图神经网络驱动的电网拓扑实时感知模型、混合时空深度学习的状态估计与故障诊断模型、图注意力网络驱动的时空风险动态预警模型等。这些模型将在精度、实时性、鲁棒性以及对复杂系统状态的刻画能力上超越现有方法，推动电网态势感知理论的发展。

3.发展边缘计算赋能的智能电网态势感知理论：预期将提出边缘智能驱动的实时态势感知架构理论、边缘-云协同的数据融合与智能决策机制理论等，为边缘计算技术在电网态势感知领域的深入应用提供理论支撑。这将丰富智能电网边缘智能理论体系，促进云边端协同智能技术的发展。

4.发表高水平学术论著：预期将在国内外顶级期刊（如IEEETransactionsonPowerSystems,IEEETransactionsonSmartGrid等）和国际重要学术会议上发表系列高水平学术论文，总结研究成果，推动学术交流与合作。

5.培养高层次研究人才：预期将通过项目实施，培养一批掌握多源数据融合、深度学习、电网运行等交叉领域知识的复合型高层次研究人才，为智能电网领域的人才队伍建设做出贡献。

（2）实践应用价值与技术成果

1.开发智能电网态势感知平台原型系统：预期将设计并实现一套包含数据融合、态势感知、可视化等功能的软硬件原型系统。该系统将验证所提出的关键技术的有效性，并提供一个可演示、可交流的技术平台，为后续的工程化应用提供基础。

2.形成关键技术专利：预期将围绕多源数据融合、深度学习模型、边缘计算应用等核心技术，申请多项发明专利和实用新型专利，保护项目成果的知识产权，为技术转化奠定基础。

3.制定技术规范与标准草案：预期将基于研究成果，提炼关键技术参数与实现流程，形成面向多源数据融合、电网态势感知以及平台接口的技术规范和标准草案。这些规范和标准将有助于统一技术要求，促进技术的推广应用和产业发展。

4.提升电网智能化运行水平：预期本项目的技术成果将有助于提升电网对多源数据的处理能力、对电网运行状态的感知精度和实时性、对故障和风险的预警能力，从而提高电网的安全可靠性、运行效率和智能化水平。

5.推动产业发展与技术创新：预期本项目的技术成果将为智能电网相关设备、软件、服务的研发提供技术支撑，推动智能电网产业的升级发展，形成新的经济增长点。同时，项目成果的推广应用也将促进相关技术创新和产业生态的完善。

6.增强国家安全与能源自主可控能力：预期本项目的技术成果将提升我国在智能电网核心技术领域的自主创新能力，增强国家能源安全保障能力，为实现能源转型和双碳目标提供有力支撑。

综上所述，本项目预期将取得一系列具有显著理论创新性和实践应用价值的成果，为下一代智能电网的发展提供重要的技术支撑，并产生良好的社会经济效益。

九.项目实施计划

（1）项目时间规划

本项目总研究周期为48个月，分为五个阶段，具体时间规划及任务分配如下：

1.第一阶段：文献调研与理论分析（1-6个月）

任务分配：

*负责人：张明（项目总负责人）

*主要成员：李华、王强

*任务内容：

*开展国内外智能电网、数据融合、深度学习、电网运行等相关领域的文献调研，全面了解研究现状和发展趋势；

*深入分析多源数据融合与态势感知的理论基础，包括数据融合理论、深度学习理论、电网运行理论等；

*制定详细的技术路线、研究方法、实验设计、数据收集与分析方法等；

*完成项目开题报告，明确研究目标、内容、方法和技术路线。

进度安排：

*第1-2个月：完成国内外文献调研，形成文献综述报告；

*第3-4个月：完成理论基础分析，明确关键技术难点；

*第5-6个月：制定详细技术路线和实施计划，完成开题报告。

2.第二阶段：多源数据融合技术研究（7-18个月）

任务分配：

*负责人：张明

*主要成员：李华、赵敏

*任务内容：

*研究基于深度学习的数据特征提取方法，开发适用于不同类型电网数据的特征提取模型；

*设计基于图神经网络等技术的多源数据融合模型，实现数据在多尺度、多维度上的深度融合；

*研究联邦学习在电网数据融合中的应用，设计安全高效的协同训练策略；

*研究边缘计算环境下的数据融合算法优化，实现数据的本地化处理与云端协同分析；

*完成相关理论推导、算法设计与仿真实验。

进度安排：

*第7-9个月：完成数据特征提取模型研究与开发；

*第10-12个月：完成多源数据融合模型设计与仿真实验；

*第13-15个月：完成联邦学习策略研究与算法设计；

*第16-18个月：完成边缘计算优化研究与仿真验证。

3.第三阶段：电网态势感知模型研究（19-30个月）

任务分配：

*负责人：张明

*主要成员：王强、赵敏

*任务内容：

*研究基于图神经网络的电网拓扑动态重构模型，实现电网拓扑的实时更新与演化预测；

*开发基于深度学习的电网状态估计算法，研究数据增强、正则化等技术，提高状态估计的精度和鲁棒性；

*研究基于深度学习的故障特征提取与诊断方法，开发故障特征表示模型与诊断算法，实现故障的快速、精准识别与定位；

*研究基于时空深度学习模型的电网风险预警方法，开发风险预测模型与预警系统，实现对电网安全风险的动态监测与早期预警；

*完成相关理论推导、模型设计与仿真实验。

进度安排：

*第19-21个月：完成电网拓扑动态重构模型研究与开发；

*第22-24个月：完成电网状态估计算法研究与开发；

*第25-27个月：完成故障特征提取与诊断模型研究与开发；

*第28-30个月：完成风险预警模型研究与开发。

4.第四阶段：平台原型设计与实现（31-42个月）

任务分配：

*负责人：李华

*主要成员：王强、刘伟

*任务内容：

*设计并实现态势感知平台的功能模块，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据融合模块、状态估计模块、故障诊断模块、风险预警模块、可视化模块等；

*设计并实现平台的软硬件架构，包括边缘计算节点、云平台、数据库、计算资源等；

*开发平台的性能评估方法，对平台的数据处理效率、态势感知精度、系统稳定性等进行评估；

*通过仿真实验与实际数据对平台原型系统进行测试与验证，评估系统的性能与效果。

进度安排：

*第31-33个月：完成平台功能模块设计；

*第34-36个月：完成平台软硬件架构设计；

*第37-39个月：开发平台性能评估方法；

*第40-42个月：完成平台原型系统开发与测试验证。

5.第五阶段：技术规范与标准草案研究及项目总结（43-48个月）

任务分配：

*负责人：张明

*主要成员：李华、王强、赵敏

*任务内容：

*总结研究成果，提炼关键技术参数与实现流程，形成面向多源数据融合的技术规范和标准草案；

*总结研究成果，提炼关键技术参数与实现流程，形成面向电网态势感知的技术规范和标准草案；

*总结项目研究成果，撰写项目总结报告，整理项目相关文档；

*进行项目成果推广，包括参加学术会议、发表学术论文、进行技术交流等。

进度安排：

*第43-44个月：完成多源数据融合技术规范和标准草案；

*第45-46个月：完成电网态势感知技术规范和标准草案；

*第47个月：完成项目总结报告和文档整理；

*第48个月：进行项目成果推广。

（2）风险管理策略

1.技术风险及应对策略

*风险描述：深度学习模型训练难度大，容易陷入局部最优解，导致模型性能不佳。

*应对策略：采用先进的模型优化算法，如AdamW、SGD优化器等；增加训练数据多样性，采用数据增强技术；建立模型评估体系，定期评估模型性能，及时调整模型结构。

*风险描述：边缘计算资源有限，难以支持复杂的深度学习模型运行。

*应对策略：研究模型压缩与加速技术，如知识蒸馏、模型剪枝等；开发轻量化模型，降低模型计算复杂度；采用边缘-云协同架构，将部分计算任务卸载至云端。

*风险描述：多源数据存在隐私泄露风险。

*应对策略：采用联邦学习、差分隐私等技术保护数据隐私；建立数据访问控制机制，限制数据访问权限；定期进行安全评估，及时发现并修复安全漏洞。

2.进度风险及应对策略

*风险描述：项目研究周期长，部分技术难点突破难度大，可能导致项目延期。

*应对策略：制定详细的项目进度计划，明确各阶段任务和时间节点；建立项目监控机制，定期检查项目进度，及时发现并解决进度偏差；预留一定的缓冲时间，应对突发情况。

*风险描述：实验环境搭建复杂，数据获取难度大，可能影响研究进度。

*应对策略：提前规划实验环境，制定详细的实验方案；积极与电网企业沟通协调，争取获得充足的实验数据；建立备选实验方案，应对数据获取困难的情况。

3.人员风险及应对策略

*风险描述：项目组成员专业技能不足，难以胜任部分研究任务。

*应对策略：加强项目组成员的培训，提升其专业技能；引入外部专家进行指导，提供技术支持；建立人才梯队，培养后备力量。

*风险描述：项目组成员工作负荷过大，可能导致人员流失。

*应对策略：合理分配工作任务，避免人员过度劳累；建立激励机制，提高成员工作积极性；营造良好的团队氛围，增强团队凝聚力。

4.资金风险及应对策略

*风险描述：项目经费不足，难以支持部分研究活动。

*应对策略：积极争取多方资金支持，如政府科研基金、企业合作资金等；优化项目预算，提高资金使用效率；探索多元化资金来源，降低资金风险。

*风险描述：项目经费使用不当，导致资金浪费。

*应对策略：建立严格的经费管理制度，规范经费使用流程；定期进行经费使用情况审计，确保资金合理使用；探索成果转化模式，提高资金使用效益。

5.外部环境风险及应对策略

*风险描述：国家政策变化，可能影响项目研究方向和成果应用。

*应对策略：密切关注国家政策动态，及时调整研究方向；加强与政府部门的沟通协调，争取政策支持；探索适应政策变化的技术路线，降低政策风险。

*风险描述：市场竞争激烈，项目成果难以获得应用。

*应对策略：加强与产业链上下游企业的合作，推动成果转化；建立成果推广机制，提高成果应用率；加强品牌建设，提升项目影响力。

通过制定完善的风险管理策略，可以有效识别、评估和控制项目风险，确保项目顺利实施，实现预期目标。

十.项目团队

（1）项目团队成员的专业背景与研究经验

本项目团队由来自国家电力科学研究院、高校及行业龙头企业的高水平研究人员组成，团队成员在智能电网、数据科学、人工智能、电力系统运行与控制等领域具有深厚的理论功底和丰富的工程实践经验，能够满足项目研究所需的多学科交叉研究需求。

1.项目总负责人：张明，教授级高工，国家电力科学研究院智能电网研究所所长。长期从事智能电网关键技术研发与应用，主持完成多项国家重点研发计划项目和电网公司重大科技项目，在电网安全稳定控制、广域测量系统（WAMS）、智能配电系统等领域的复杂电网运行分析与控制方面具有突出成就。发表高水平学术论文30余篇，出版专著2部，获得省部级科技奖励5项。具有丰富的项目管理和团队领导经验，曾主持国家重点工程30余项。

2.团队核心成员：李华，博士，IEEEFellow，南方电网科学研究院首席专家。研究方向为电力系统大数据分析与智能应用，在电网运行状态评估、负荷预测、故障诊断等方面取得了显著成果。主持完成多项电网智能化项目，包括基于SCADA、PMU、用电信息等多源数据的电网运行态势感知系统。在IEEETransactionsonSmartGrid等顶级期刊发表论文20余篇，拥有发明专利10余项。具有深厚的学术造诣和丰富的工程实践经验，能够为项目提供电网运行与数据融合方面的关键技术支持。

3.团队核心成员：王强，博士，IEEEFellow，华北电力大学电气与电子工程学院教授。研究方向为电网安全稳定运行理论与技术，在电网运行风险评估、新能源并网控制等方面具有深入研究。主持完成多项国家自然科学基金项目和电网公司科技项目，在电网安全稳定控制领域取得了显著成果。发表高水平学术论文40余篇，出版专著1部，获得省部级科技奖励8项。具有丰富的教学科研经验和项目开发能力，能够为项目提供电网安全稳定运行方面的理论支持。

4.团队核心成员：赵敏，博士，国家电网公司技术研究院高级工程师。研究方向为智能电网关键技术，在多源数据融合、电网态势感知等方面具有丰富的研究经验。主持完成多项电网智能化项目，包括基于多源数据的电网运行态势感知系统。发表高水平学术论文20余篇，拥有发明专利5项。具有深厚的学术造诣和丰富的工程实践经验，能够为项目提供电网智能化方面的技术支持。

5.团队核心成员：刘伟，硕士，国家电力科学研究院智能电网研究所高级工程师。研究方向为电网运行优化与控制，在电网运行优化、智能调度等方面具有深入研究。主持完成多项电网运行优化项目，包括基于人工智能的电网智能调度系统。发表高水平学术论文10余篇，拥有实用新型专利7项。具有丰富的项目开发能力和工程实践经验，能够为项目提供电