课题申报书研究分工

课题申报书研究分工一、封面内容

项目名称：面向智能电网的多源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

随着智能电网的快速发展，多源异构数据的采集、融合与分析成为提升电网运行效率与安全稳定性的关键环节。本项目聚焦于智能电网场景下的多源数据融合与态势感知技术，旨在构建一套高效、可靠的数据融合框架，并开发基于大数据和人工智能的电网态势感知模型。项目核心内容涵盖多源数据的时空对齐与特征提取、基于图神经网络的电网拓扑优化、以及多模态数据驱动的异常检测与预测方法。研究方法将采用分布式计算技术对海量数据进行预处理，利用深度学习模型实现数据的深度融合，并结合强化学习算法优化电网运行策略。预期成果包括一套完整的电网数据融合与态势感知平台原型，以及一系列具有自主知识产权的核心算法和模型。该平台将支持实时电网状态的全面监控、故障的快速定位与隔离，并能够为电网的智能化调度提供决策依据。项目的实施将有效提升电网的自主可控能力，为构建新型电力系统提供关键技术支撑，具有显著的经济效益和社会价值。

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，近年来在全球范围内得到了广泛部署和应用。其核心特征在于通过先进的传感技术、通信技术和信息技术，实现了电网运行状态的全面感知、信息交互的实时高效以及电力交易的灵活便捷。在这一背景下，电网运行过程中产生了海量、多源、异构的数据，涵盖了发电、输电、变电、配电和用电等各个环节。这些数据类型多样，包括时间序列数据（如电压、电流、频率）、空间栅格数据（如地理信息系统中的电网拓扑）、图像视频数据（如设备巡检图像）、文本数据（如故障报文）以及开关动作等状态数据。有效利用这些数据对于提升电网的运行效率、安全稳定性和服务水平至关重要。

然而，当前智能电网在多源数据融合与态势感知方面仍面临诸多挑战，主要问题体现在以下几个方面：

首先，数据融合层面存在时空对齐困难、异构数据整合复杂以及数据质量参差不齐等问题。电网数据具有典型的时空特性，不同来源、不同位置的传感器数据在时间戳和空间坐标上可能存在偏差，直接融合会导致结果失真。同时，数据来源多样，包括SCADA系统、PMU（相量测量单元）、智能电表、分布式电源、储能系统以及用户侧设备等，这些数据在格式、精度、采样频率等方面存在显著差异，如何有效整合异构数据是一个难题。此外，传感器故障、通信干扰等因素可能导致数据缺失、噪声干扰甚至错误，对数据融合的准确性构成威胁。

其次，电网态势感知能力有待提升，难以实现全局态势的实时、精准把握。传统的电网状态监测往往侧重于单一环节或局部区域的异常检测，缺乏对整个电网运行状态的系统性、综合性评估。面对日益复杂的电网结构和多样化的扰动源（如极端天气、设备老化、网络攻击等），单一维度的监测难以全面反映电网的健康状况和潜在风险。电网态势感知要求能够实时整合多源数据，构建反映电网整体运行状态的量化指标体系，并实现对潜在故障和风险的早期预警，这对于保障电网安全稳定运行至关重要。

第三，现有数据分析方法在处理海量高维数据、挖掘深层关联信息以及适应动态变化环境方面存在局限。传统的统计学方法和机器学习算法在处理智能电网产生的PB级数据时，计算效率往往难以满足实时性要求。同时，电网运行状态复杂多变，需要分析方法能够自适应地学习电网的动态特性，并准确识别微小的异常信号。例如，在故障诊断中，需要从海量的告警信息和运行数据中快速定位故障位置和类型；在负荷预测中，需要综合考虑历史数据、气象信息、社会经济活动等多重因素，提高预测精度。

因此，开展面向智能电网的多源数据融合与态势感知技术研究具有迫切的必要性。通过突破数据融合与态势感知的关键技术瓶颈，可以有效提升电网对海量数据的处理能力，实现电网运行状态的全面、精准、实时感知，从而为电网的安全稳定运行、高效经济运行以及智能化决策提供强有力的技术支撑。这不仅是应对当前智能电网发展挑战的迫切需求，也是推动电力行业数字化转型、构建新型电力系统的关键举措。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的研究不仅具有重要的学术理论价值，更具有显著的社会效益和经济效益，能够为智能电网技术的进步和电力行业的可持续发展做出贡献。

在学术价值方面，本项目将推动多源数据融合、大数据分析、人工智能以及电网技术等多学科领域的交叉融合与理论创新。通过研究多源数据的时空对齐理论与方法，探索异构数据的深度特征提取与融合机制，将丰富和发展数据融合领域的理论体系。在电网态势感知方面，本项目将结合图论、复杂网络理论以及深度学习等先进技术，构建更加科学、精准的电网状态评估模型和风险预警机制，为复杂系统态势感知领域提供新的研究思路和方法。特别是将图神经网络（GNN）等模型应用于电网拓扑优化和故障诊断，探索物理实体与数据实体在图结构上的深度融合，具有重要的理论探索意义。此外，本项目的研究成果将为后续更复杂的电网智能化应用（如AI驱动的电网自主调度、虚拟电厂的协同控制等）奠定坚实的技术基础。

在经济价值方面，本项目的实施将产生显著的经济效益。首先，通过构建高效的数据融合与态势感知平台，可以有效提升电网的运行效率和可靠性，减少因设备故障、网络攻击或极端天气等因素导致的停电事故，从而降低电力企业的运维成本和社会经济损失。其次，精准的电网态势感知和故障预警能力，能够帮助运维人员快速定位问题、精准处置故障，缩短停电时间，提高供电服务质量，提升用户满意度。此外，本项目的研究成果有望推动相关技术的产业化应用，培育新的经济增长点。例如，基于本项目开发的智能电网数据分析平台和态势感知系统，可以作为商业产品或服务，销售给电网公司、能源服务公司等，创造直接的经济收益。同时，项目成果还能促进电力行业数字化转型，提升产业链的技术含量和附加值，为构建智慧能源生态体系贡献力量。

在社会价值方面，本项目的成果将直接服务于社会能源保障和可持续发展。通过提升电网的安全稳定运行水平，能够为社会经济发展提供更加可靠、清洁、高效的能源供应，保障社会生产生活的正常秩序。特别是在应对气候变化、推动能源结构转型的背景下，智能电网是构建新型电力系统、实现“双碳”目标的关键基础设施。本项目的研究有助于增强电网抵御风险的能力，提高能源利用效率，促进能源的可持续利用，为社会可持续发展提供技术支撑。此外，项目的研究过程也可能培养一批具备多学科背景的高水平人才，为电力行业和科技领域输送新鲜血液，促进人才队伍建设。

四.国内外研究现状

在智能电网多源数据融合与态势感知技术领域，国内外学者和研究人员已经进行了广泛的研究，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等方面仍存在诸多挑战和有待探索的空间。

国外研究起步较早，在电网数据采集、通信和部分数据分析方面积累了丰富的经验。欧美等发达国家在智能电网基础设施的建设上领先，形成了较为完善的SCADA、PMU监测系统。在数据融合方面，国外研究更多地关注于单一类型数据的处理和标准化，例如IEC62351系列标准为电网信息安全通信提供了指导。一些研究工作探索了基于云计算的电网数据存储和管理方案，利用云平台的弹性计算能力处理海量电网数据。在人工智能应用方面，机器学习算法如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）被用于负荷预测、故障诊断等领域。例如，有研究利用SVM对电网故障进行分类，取得了较好的效果。此外，一些研究开始关注基于多源数据的电网状态评估，尝试融合SCADA数据和负荷数据来分析电网运行状态。然而，国外研究在多源异构数据的深度融合、电网全域态势的实时动态感知以及复杂场景下的智能决策方面仍显不足。例如，对于不同精度、不同频率、不同性质的传感器数据如何进行有效的时空对齐和特征融合，缺乏系统性的解决方案。在电网态势感知模型方面，多数研究仍停留在基于单一类型数据的局部状态分析，难以构建全面反映电网整体运行状态的量化指标体系。同时，国外研究在将先进的人工智能技术（特别是深度学习）与电力系统实际运行场景深度融合，开发能够适应电网动态变化、具备高鲁棒性和泛化能力的智能感知系统方面，尚处于探索阶段。

国内对智能电网的研究投入巨大，在电网建设和相关技术应用方面取得了显著成就。国内高校和科研机构在智能电网领域开展了大量的研究工作，特别是在数据采集系统（如智能电表）、通信网络（如配电自动化系统）以及部分应用场景（如配电自动化）方面形成了特色。在数据融合方面，国内研究开始关注多源数据的整合，例如将SCADA数据和负荷数据进行关联分析，用于电网状态估计和故障定位。一些研究探索了基于大数据技术的电网数据分析平台构建，利用Hadoop、Spark等分布式计算框架处理海量电网数据。在人工智能应用方面，国内学者将深度学习技术广泛应用于智能电网的各个领域。例如，利用卷积神经网络（CNN）进行设备图像识别和状态评估，利用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行短期负荷预测和电力市场预测，利用强化学习进行电网优化调度等。在态势感知方面，有研究尝试构建基于多源数据的电网运行态势评价指标体系，并利用可视化技术进行电网状态展示。国内研究在结合中国电网的实际情况，如大规模可再生能源接入、高比例电动汽车充电负荷等新型负荷特性方面，进行了一定的探索。例如，针对分布式电源的接入，有研究探讨了其对电网电压和频率的影响，并尝试进行协调控制。

尽管国内外在智能电网相关技术领域取得了上述进展，但仍存在一些普遍性的问题和研究空白，主要体现在以下几个方面：

首先，多源数据的深度融合理论与方法有待突破。现有研究大多针对单一类型或两类数据进行融合，对于同时融合时间序列、空间栅格、图像视频、文本等多种异构数据的研究相对较少。特别是如何有效处理不同数据源之间在时间尺度、空间分辨率、数据格式、精度等方面的差异，实现真正意义上的多源数据深度融合，仍然是一个难题。缺乏统一的、能够有效表征多源异构数据特征的融合模型和算法。

其次，电网全域态势感知模型与算法的精度和实时性有待提升。当前的电网态势感知研究多依赖于单一维度的数据或简化的模型，难以全面、精准地反映电网的复杂运行状态。例如，在故障诊断方面，现有方法往往需要较长时间才能定位故障，且对于复杂故障（如多重故障并发）的诊断能力有限。在风险预警方面，多数研究基于历史数据或静态模型进行预测，对于突发性、扰动性事件的预警能力不足。此外，电网运行状态的快速变化对态势感知系统的实时性提出了极高要求，而现有算法在处理海量数据并保证实时输出的能力方面仍存在差距。

第三，基于数据融合与态势感知的智能决策与控制研究尚不充分。电网态势感知的最终目的是为了支持智能决策和控制，提升电网的运行效率和安全性。然而，目前的研究大多集中于感知本身，对于如何将感知到的电网状态信息转化为具体的、可执行的运行策略或控制指令，缺乏系统性的研究。特别是如何利用多源数据融合和态势感知结果，实现电网的自主协同控制、故障的自愈能力提升以及应对极端事件的智能化决策，仍是一个重要的研究空白。此外，如何确保基于人工智能的决策控制系统的安全性和可靠性，防止恶意攻击或算法缺陷导致的电网风险，也是一个亟待解决的问题。

第四，缺乏针对复杂场景的验证与评估体系。智能电网的运行环境复杂多变，需要研究能够在各种复杂场景下（如极端天气、大规模故障、网络攻击等）表现稳定的融合与感知技术。然而，现有的研究大多基于理想化或部分场景进行验证，缺乏在真实或高度仿真复杂场景下的系统性测试和评估。这导致研究成果的实际应用效果难以准确评估，也阻碍了技术的成熟和推广。

综上所述，尽管国内外在智能电网多源数据融合与态势感知领域已有所探索，但面对智能电网的快速发展，现有研究在理论深度、技术集成度、实际应用效果以及应对复杂场景能力等方面仍存在显著不足。本项目旨在针对上述问题，深入研究多源数据融合的理论与方法，构建先进的电网态势感知模型，探索基于融合与感知的智能决策机制，以期为智能电网的智能化发展提供关键的技术支撑。

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实际需求，深入研究多源数据融合与态势感知的关键技术，构建一套高效、可靠、智能的电网数据融合与态势感知体系。具体研究目标如下：

第一，突破多源异构电网数据的深度融合瓶颈。研究适用于智能电网场景的数据预处理、清洗与标准化方法，重点解决不同来源、不同类型、不同时空分辨率数据之间的对齐与整合难题。开发基于图论、深度学习等理论的融合模型，实现多源数据的深度特征提取与有效融合，构建统一、精准的电网运行状态表示。

第二，构建基于多源数据的智能电网全域态势感知模型。研究电网运行状态的量化评价指标体系，融合SCADA、PMU、智能电表、设备状态等多源数据，利用先进的人工智能技术（如图神经网络、时空深度学习模型等），实现对电网拓扑结构、运行参数、设备状态、负荷特性、新能源出力等全面、实时、精准的态势感知。开发能够有效识别电网异常、预测潜在风险（如设备故障、电压越限、频率波动、网络攻击等）的智能预警模型。

第三，探索基于态势感知的电网智能决策与优化方法。研究如何将多源数据融合与态势感知的结果转化为具体的电网运行决策和控制指令。结合强化学习、运筹优化等理论，探索在电网状态感知基础上，实现故障的自愈、负荷的弹性调控、电源的智能调度以及多能系统的协同优化等智能决策机制，提升电网的运行效率与安全性。

第四，研发面向智能电网的数据融合与态势感知平台原型。在理论研究和算法开发的基础上，设计并实现一个可演示、可验证的平台原型系统。该平台能够接入多源电网数据，应用所研发的核心算法，实现对电网态势的实时监控、异常预警和智能决策支持，为后续的工程应用提供技术验证和示范。

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）多源异构电网数据的预处理与融合技术研究

***研究问题：**如何有效处理来自SCADA、PMU、智能电表、分布式能源、储能系统、用户侧设备等多源异构电网数据在时间戳、空间坐标、数据格式、精度、采样频率等方面的差异，实现数据的精准时空对齐和有效整合？

***假设：**通过构建基于图结构的统一数据表示模型，结合时间序列分析、空间插值和深度学习特征学习技术，可以实现对多源异构电网数据进行精确融合，生成高保真度的电网综合运行状态描述。

***具体研究内容：**

*研究电网数据的时空特性分析方法，提出适应多源异构数据特点的数据清洗、缺失值填充和噪声抑制算法。

*设计基于电网拓扑的时空对齐框架，研究多源数据在时间维度和空间维度上的精准匹配方法。

*开发面向电网数据的深度特征提取与融合模型，例如基于图卷积网络（GCN）或图注意力网络（GAT）的数据融合模型，学习并融合不同数据源中的互补信息。

*研究融合数据的表示学习问题，构建能够统一表征多源电网信息的特征向量或嵌入表示。

（2）基于多源数据的智能电网全域态势感知模型研究

***研究问题：**如何利用融合后的多源数据，构建能够全面、实时、精准反映电网整体运行状态和健康水平的态势感知模型，并实现对潜在故障和风险的早期、准确预警？

***假设：**通过构建融合时空信息、物理连接信息和运行状态信息的电网动态表示模型，并利用先进的时空深度学习模型（如时空图神经网络STGNN、动态循环图神经网络DCGNN等），可以实现对电网全域态势的精准感知和复杂风险的有效预警。

***具体研究内容：**

*研究电网运行状态的量化评价指标体系，综合考虑电压、频率、功率平衡、设备健康度、网络安全等多维度因素。

*开发基于深度学习的电网拓扑动态演化模型，实时反映电网结构变化和运行状态。

*研究基于多源数据的电网异常检测算法，包括基于突变检测、离群点分析、深度学习表征学习等的异常识别方法。

*开发基于时空深度学习的电网故障预测与风险预警模型，预测设备故障概率、故障类型和影响范围，预警电压越限、频率波动、网络攻击等风险事件。

*研究电网态势可视化方法，将复杂的电网运行状态和风险信息以直观的方式呈现给决策者。

（3）基于态势感知的电网智能决策与优化方法研究

***研究问题：**如何将电网全域态势感知的结果有效地转化为智能决策和控制指令，以实现电网故障的自愈、运行的经济性和安全性优化？

***假设：**通过将态势感知模型与强化学习、运筹优化等智能决策技术相结合，可以构建面向特定目标的智能决策控制器，实现对电网运行状态的闭环智能调控。

***具体研究内容：**

*研究基于电网态势感知的故障定位、隔离与恢复（FLISR）的智能决策方法，利用实时态势信息快速确定故障区域，并生成最优的隔离和恢复策略。

*开发基于态势感知的负荷弹性调控策略，根据电网实时状态和负荷需求，智能调整可控负荷，维持电网稳定运行。

*研究基于态势感知的电源智能调度方法，结合新能源预测和电网实时状态，优化火电、水电、风电、光伏等电源的出力计划。

*探索基于态势感知的多能系统（电-热-气、光-储等）协同控制策略，实现能源的梯级利用和系统的优化运行。

*研究基于强化学习的电网安全防御与智能决策机制，使电网系统能够在线学习并适应外部攻击，自主决策最优的防御策略。

（4）面向智能电网的数据融合与态势感知平台原型研发

***研究问题：**如何将上述研发的关键技术和算法集成到一个可演示、可验证的平台原型系统中，并验证其在实际电网场景下的有效性？

***假设：**通过设计合理的系统架构和开发高效的软件模块，可以构建一个功能完善、性能稳定的平台原型，有效集成数据接入、预处理、融合、态势感知、智能决策和可视化等功能，为技术成果的转化应用提供支撑。

***具体研究内容：**

*设计平台总体架构，包括数据层、算法层、应用层和可视化层，明确各层功能和技术路线。

*开发多源数据接入模块，支持SCADA、PMU、智能电表等多种数据源的实时或批量接入。

*集成数据预处理与融合算法模块，实现数据清洗、对齐、融合和特征提取功能。

*集成电网态势感知算法模块，包括状态估计、异常检测、故障预测和风险预警等模型。

*开发智能决策与优化模块，实现基于态势感知的故障自愈、负荷调控、电源调度等决策功能。

*开发电网态势可视化与交互界面，支持多维度、实时电网数据的展示和查询。

*利用实际电网数据或高仿真平台数据进行原型系统测试与验证，评估系统性能和效果。

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、仿真实验和原型开发相结合的研究方法，系统性地解决智能电网多源数据融合与态势感知中的关键问题。

（1）研究方法

***理论分析方法：**对电网数据的时空特性、多源数据融合的基本原理、态势感知的评价指标体系、智能决策的理论基础等进行深入的理论分析，为后续的模型构建和算法设计提供理论支撑。

***模型构建方法：**运用图论、概率论、优化理论、深度学习等理论，构建多源数据融合模型、电网态势感知模型（如图神经网络、时空循环神经网络等）以及基于态势感知的智能决策模型（如强化学习模型、混合整数规划模型等）。

***算法设计方法：**针对数据融合、特征提取、异常检测、故障预测、智能决策等具体问题，设计和优化相应的算法。这包括基于深度学习的特征学习算法、基于图神经网络的融合算法、基于时空序列分析的预测算法以及基于强化学习的优化算法等。

***仿真实验方法：**利用专业的电力系统仿真软件（如PSCAD/EMTDC、PowerWorld、MATLAB/Simulink等）构建虚拟电网环境，模拟各种正常运行和故障场景，对所提出的模型和算法进行仿真验证和性能评估。同时，利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行算法的编程实现和参数调优。

***原型开发方法：**基于成熟的软件开发平台和技术（如Python、Java、Spark等），设计并开发面向智能电网的数据融合与态势感知平台原型系统，实现关键功能的集成与验证。

（2）实验设计

实验设计将围绕核心研究内容展开，确保研究的系统性和有效性。

***数据融合方法验证实验：**设计实验比较不同数据融合算法在处理SCADA与PMU数据、SCADA与智能电表数据融合任务中的时空对齐精度、特征融合效果和最终状态估计误差。实验将采用包含不同故障类型、不同数据缺失比例、不同采样频率的合成数据或实际电网数据进行。

***态势感知模型验证实验：**设计实验评估所构建的电网态势感知模型在不同场景下的性能。包括：①正常工况下的电网状态跟踪精度；②包含不同类型故障（单线故障、多重故障、瞬时故障）的故障诊断准确率和定位速度；③针对电压越限、频率波动、设备过热等风险的早期预警准确率。实验将使用包含历史故障数据的真实电网数据集或高保真度仿真数据进行。

***智能决策方法验证实验：**设计实验验证基于态势感知的智能决策方法的有效性。例如，在模拟的故障场景下，比较基于传统方法与基于态势感知的故障隔离恢复策略在缩短停电时间、减少负荷损失方面的效果；在模拟的负荷波动场景下，比较基于态势感知的负荷弹性调控策略对电网频率、电压稳定性的改善程度。实验将在仿真环境中进行，考虑不同决策目标和约束条件。

***系统原型综合验证实验：**在平台原型上，利用实际采集或生成的多源电网数据进行端到端的系统测试，验证数据流、算法模块、决策模块以及可视化模块的集成效果和系统整体性能。评估平台在实时数据处理能力、决策响应速度、用户交互便捷性等方面的表现。

（3）数据收集与分析方法

***数据来源：**数据将主要来源于国家电力科学研究院或合作电网公司的实际运行数据，涵盖SCADA系统数据、PMU数据、智能电表数据、变电站设备状态数据、线路走廊环境数据（如气象数据）、可能的分布式电源和储能数据等。若实际数据获取受限，将利用公开的电网数据集或通过高保真度仿真平台生成合成数据进行补充研究。

***数据预处理：**对收集到的原始数据进行清洗（去除噪声、处理缺失值）、对齐（时间戳、空间坐标）、标准化（不同量纲、不同单位）等预处理操作，为后续融合分析奠定基础。

***数据分析方法：**采用统计分析、时频分析、空间分析、机器学习（分类、聚类、回归等）以及深度学习（CNN、RNN、LSTM、GCN、GAT等）等方法对数据进行深入分析。具体包括：利用统计方法分析电网数据的分布特性和相关性；利用时频分析方法研究电网信号的波动特性；利用图分析方法研究电网的拓扑结构和节点关系；利用深度学习模型提取电网数据的复杂特征，进行状态估计、异常检测、故障预测等任务。

2.技术路线

本项目的研究将遵循“基础理论分析-关键技术研究-模型算法开发-系统集成验证-成果示范推广”的技术路线，分阶段推进。

（1）第一阶段：基础理论与现状调研（预计6个月）

*深入分析智能电网多源数据融合与态势感知领域的国内外研究现状、技术难点和发展趋势。

*对电网数据的时空特性、多源数据融合的基本原理、态势感知的评价指标体系等进行理论分析。

*确定本项目的研究目标、核心内容和技术路线。

*完成相关文献综述和研究方案设计。

（2）第二阶段：关键技术研究与模型算法开发（预计18个月）

***多源数据融合技术研究：**重点研究电网数据的时空对齐方法、异构数据融合模型（如图神经网络模型）和融合算法。开发数据清洗、对齐、融合的软件工具包。

***电网态势感知模型研究：**研究电网运行状态的量化评价指标体系，开发基于深度学习的电网态势感知模型（如图时空神经网络模型）和异常/故障预警算法。进行初步的仿真验证。

***智能决策与优化方法研究：**研究基于态势感知的故障自愈、负荷调控、电源调度等智能决策方法，开发相应的优化模型和算法（如强化学习模型、运筹优化模型）。进行初步的仿真验证。

（3）第三阶段：系统集成与原型开发（预计12个月）

*设计面向智能电网的数据融合与态势感知平台总体架构和功能模块。

*将第二阶段开发的关键算法和模型集成到平台原型系统中。

*开发数据接入、数据处理、模型计算、结果展示和用户交互等软件模块。

*利用实际电网数据或仿真数据进行平台原型的功能测试和性能调试。

（4）第四阶段：系统验证与成果总结（预计6个月）

*在典型的电网实际运行场景或高仿真平台场景下，对平台原型进行全面的功能验证和性能评估。

*评估系统在数据融合精度、态势感知准确率、决策优化效果等方面的性能。

*根据验证结果，对平台原型进行优化和完善。

*撰写研究总报告，总结研究成果、技术贡献和应用价值。

*发表高水平学术论文，申请相关发明专利，为后续成果转化和应用推广奠定基础。

七．创新点

本项目针对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，主要在理论、方法和应用层面体现出创新性。

（1）在理论层面，本项目提出了一种基于统一电网图表示的多源异构数据深度融合新理论框架。传统研究往往侧重于单一类型数据的处理或简单拼接，缺乏对多源数据内在关联和互补性的深度挖掘。本项目创新性地将电网物理拓扑结构抽象为图结构，并将不同类型的数据（如时间序列、空间状态、图像、文本等）映射到图的不同节点、边或属性上，构建一个统一的多源数据电网图表示模型。该框架不仅能够自然地处理数据的时空特性，还能够通过图神经网络的机制，学习不同数据源之间的复杂依赖关系和互补信息，实现更深层次的语义融合，而非简单的特征叠加。此外，本项目在电网态势感知的理论上，提出了构建动态、多维度、定量化的电网健康指数（或态势评分）体系，超越了以往基于单一指标或定性描述的评价方式，为电网整体运行状态的精准量化提供了新的理论依据。

（2）在方法层面，本项目融合了多种前沿技术，提出了一系列创新性的方法。

***创新性的多源数据融合方法：**针对多源数据时空对齐和异构性难题，本项目提出了一种基于时空图注意力网络的融合方法。该方法不仅考虑了数据的时空依赖关系，还通过注意力机制动态地学习不同数据源在当前时空位置上的重要性权重，实现了更精准、更具适应性的特征融合。此外，针对数据中的噪声和缺失问题，本项目探索将变分自编码器（VAE）与图神经网络相结合，构建生成式融合模型，既能学习数据的潜在分布，又能生成填充或修复后的完整数据，提升融合数据的质量。

***创新性的电网态势感知模型：**本项目提出了一种混合时空动态图神经网络（HybridST-DCGNN）模型用于电网态势感知。该模型结合了动态图神经网络能够捕捉电网拓扑和状态变化的优势，以及时空注意力机制能够聚焦关键区域和动态过程的能力。特别地，模型将SCADA数据、PMU数据、设备状态信息等不同来源的数据进行特征融合后，输入到动态图神经网络中，实现对电网全域、全维度的实时态势感知和精准风险预警。在故障诊断方面，本项目探索利用图卷积注意力网络（GCANet）结合异常检测算法，实现对早期微弱故障特征的精准捕捉和定位，提高了故障诊断的准确率和速度。

***创新性的基于态势感知的智能决策方法：**本项目将深度强化学习与运筹优化相结合，提出了一种分层递归的智能决策框架。在宏观层面，利用深度强化学习模型根据实时电网态势感知结果，在线学习并生成最优的电网运行策略（如负荷调度、电源组合、备用配置等）；在微观层面，针对具体场景（如故障隔离、电压调节），利用优化模型（如混合整数线性规划MILP）结合启发式算法，快速求解具体的控制指令。这种分层递归方法兼顾了决策的智能性（在线学习、适应性强）和效率性（局部优化、求解速度快），能够应对复杂多变的电网运行环境。

（3）在应用层面，本项目的研究成果将直接服务于智能电网的智能化运维和决策支持，具有较强的应用价值。

***提升电网安全稳定运行水平：**通过精准的多源数据融合和态势感知，能够更早地发现电网潜在的异常和风险，实现故障的快速定位、隔离和恢复，有效减少停电事故，提升电网的安全韧性。

***优化电网运行效率与经济效益：**基于态势感知的智能决策方法，能够实现负荷的弹性调控、电源的优化调度以及多能系统的协同运行，提高能源利用效率，降低电网运行成本，促进能源的可持续利用。

***支撑新型电力系统构建：**本项目的研究成果能够有效应对高比例可再生能源接入、大规模储能应用、电动汽车充电负荷波动等新型电力系统带来的挑战，为构建灵活、高效、清洁的能源生态系统提供关键技术支撑。

***推动智能电网技术进步与产业升级：**本项目研发的数据融合与态势感知平台原型，为智能电网的智能化应用提供了技术示范和工具支持，有助于推动相关技术的标准化和产业化进程，促进电力行业的技术升级和数字化转型。

综上所述，本项目在理论框架、关键算法和技术集成方面均具有显著的创新性，研究成果有望为解决智能电网多源数据融合与态势感知中的核心难题提供新的解决方案，并产生重要的社会、经济效益。

八．预期成果

本项目经过系统深入的研究，预期在理论、方法、技术和应用等多个层面取得一系列创新性成果，具体包括：

（1）**理论成果**

***构建多源数据融合的新理论框架：**形成一套基于统一电网图表示的多源异构数据深度融合理论体系。阐明电网数据的时空依赖性、物理关联性与多源信息的互补性在图结构下的表达方式，以及基于图神经网络的深度融合机理。为理解和解决智能电网多源数据融合中的核心问题提供新的理论视角和分析工具。

***建立电网态势感知的量化评价模型：**提出一种动态、多维度、定量的电网健康指数或态势评分模型。定义一套能够全面反映电网运行状态、设备健康水平、安全风险程度和稳定裕度的评价指标体系，为电网态势的精准感知和比较提供科学依据。

***发展基于态势感知的智能决策理论：**探索深度强化学习、运筹优化等智能决策技术与电网态势感知模型的有机结合理论。阐明如何将高维、动态的态势信息转化为可执行的、适应电网变化的智能决策指令，为电网的自主协同控制和智能化调度提供理论基础。

***发表高水平学术论文：**在国内外权威的能源、电力、自动化、计算机科学等领域的顶级期刊和重要会议上发表系列高质量学术论文，共计预计15-20篇，其中SCI检索论文8-10篇，国际顶级会议论文5-7篇，提升项目研究成果的学术影响力。

***申请发明专利：**针对项目研究中提出的创新性理论、模型、算法和方法，申请中国发明专利3-5项，国际发明专利1-2项，保护项目的知识产权，为成果转化奠定基础。

（2）**方法与技术创新成果**

***开发新型多源数据融合算法：**研发基于时空图注意力网络的数据融合算法，以及结合生成式对抗网络（GAN）的数据修复与融合算法。相比现有方法，预期新算法在融合精度、鲁棒性和适应性方面有显著提升，能够有效处理高噪声、大数据缺失场景下的融合问题。

***构建先进的电网态势感知模型：**开发出混合时空动态图神经网络（HybridST-DCGNN）模型，以及集成图卷积注意力网络与异常检测的故障诊断模型。预期新模型能够实现对电网全域态势的更精准、更实时感知，以及对各类故障和风险的更早、更准预警，显著提高态势感知系统的性能。

***设计智能化的电网决策优化方法：**研发分层递归的智能决策框架，包括基于深度强化学习的宏观策略生成器和基于优化算法的微观指令求解器。预期新方法能够平衡决策的智能性与效率，适应电网的动态变化，为电网的自愈、优化运行提供有效的决策支持工具。

***形成一套完整的技术方案：**针对智能电网多源数据融合与态势感知的核心问题，形成一套包括数据预处理、融合、态势感知、智能决策、可视化等环节在内的完整技术方案和算法库。

（3）**实践应用价值与示范成果**

***研发面向智能电网的平台原型系统：**开发一个功能完善、性能稳定的数据融合与态势感知平台原型系统。该平台集成了项目研发的核心算法和模型，具备数据接入、处理、分析、决策支持和可视化等功能，能够模拟真实电网场景下的运行过程。

***开展应用验证与性能评估：**利用实际电网数据进行平台原型的测试与验证，全面评估其在数据融合精度、态势感知准确率、决策优化效果、系统实时性等方面的性能指标。通过与现有技术或基准方法进行对比，量化展示项目的应用价值和优势。

***提供技术支撑与决策依据：**项目成果可为电网公司提供一套先进的数据融合与态势感知技术解决方案，支持其提升电网智能化运维水平，增强电网安全稳定运行能力，优化电网运行效率。平台原型可作为决策支持工具，为电网调度、规划和应急管理等提供科学依据。

***促进技术转化与产业服务：**项目研发的技术成果和平台原型，有望推动相关技术的标准化和产业化进程，为电力行业提供技术咨询服务或定制化开发服务，产生一定的经济和社会效益。

***培养专业人才：**通过项目实施，培养一批掌握智能电网多源数据融合与态势感知前沿技术的专业人才，为电力行业和科研机构输送高质量人才，促进人才队伍建设。

总之，本项目预期取得一系列具有理论创新性和实践应用价值的研究成果，为解决智能电网发展中的关键技术难题提供有力支撑，推动智能电网向更安全、更高效、更智能的方向发展。

九.项目实施计划

（1）项目时间规划

本项目总研究周期为42个月，计划分为四个阶段，具体安排如下：

**第一阶段：基础理论与现状调研（第1-6个月）**

***任务分配：**项目团队进行国内外研究现状调研，梳理智能电网多源数据融合与态势感知的技术难点和发展趋势；开展电网数据的时空特性、多源数据融合原理、态势感知评价指标等基础理论研究；完成项目详细研究方案设计，明确各子课题的研究目标、内容和技术路线；初步建立项目文档体系。

***进度安排：**第1-2个月：完成文献调研，形成国内外研究现状报告；第3-4个月：进行基础理论分析，完成理论研究初稿；第5-6个月：确定详细研究方案，完成项目启动会，初步建立项目文档库。

**第二阶段：关键技术研究与模型算法开发（第7-24个月）**

***任务分配：**围绕四个核心研究内容，分别开展关键技术研究与模型算法开发。多源数据融合技术研究组负责时空对齐、异构数据融合模型及算法开发；电网态势感知模型研究组负责态势评价指标体系、态势感知模型及预警算法开发；智能决策与优化方法研究组负责智能决策模型及算法开发；技术平台研发组负责平台架构设计、核心模块开发与集成。各研究组定期进行内部研讨和技术交流。

***进度安排：**第7-12个月：多源数据融合技术研究组完成数据预处理方法、时空对齐算法和初步融合模型开发；第8-12个月：电网态势感知模型研究组完成态势评价指标体系初稿、初步感知模型和异常检测算法开发；第9-12个月：智能决策与优化方法研究组完成初步决策模型和算法设计；第13-18个月：各研究组深化研究，完成核心模型算法的初步原型实现和仿真验证；第19-24个月：进行中期技术成果集成，完成平台核心模块开发，开展中期评审。

**第三阶段：系统集成与原型开发（第25-36个月）**

***任务分配：**技术平台研发组主导平台总体架构的完善和功能模块的集成开发；各研究组将第二阶段开发的算法模型集成到平台中，完成接口对接和联调测试；项目组负责整体项目协调管理，组织技术研讨会和外部专家咨询。

***进度安排：**第25-30个月：完成平台架构完善和详细功能设计；各模块并行开发，包括数据接入模块、预处理与融合模块、态势感知模块、智能决策模块、可视化模块等；第31-34个月：进行模块集成和联调测试，解决集成过程中出现的技术问题；第35-36个月：完成平台原型系统的初步开发，进行内部功能测试和性能评估，形成项目阶段性成果报告。

**第四阶段：系统验证与成果总结（第37-42个月）**

***任务分配：**利用实际电网数据或高仿真平台数据，对平台原型进行全面的功能验证和性能评估；根据验证结果，对平台进行优化和完善；项目组负责撰写研究总报告、整理发表学术论文、申请专利；组织项目总结会，评估项目完成情况。

***进度安排：**第37-40个月：开展平台原型在典型场景下的系统验证，收集测试数据，进行性能分析和评估；根据评估结果，对平台进行优化迭代；第41个月：完成研究总报告撰写和学术论文初稿；第42个月：完成专利申请材料准备，整理项目最终成果，组织项目总结评审会，形成项目结题报告。

（2）风险管理策略

本项目涉及多学科交叉、复杂算法研发和系统集成，可能面临以下风险，并制定相应策略：

**技术风险：**深度学习模型训练不稳定、数据融合精度不达标、系统集成困难等。

***应对策略：**加强技术预研，选择成熟稳定的深度学习框架和算法；采用模块化设计，降低系统集成复杂度；建立完善的测试验证机制，及时发现和解决技术难题；邀请领域专家提供技术指导。

**数据风险：**实际电网数据获取困难、数据质量不高、数据安全存在隐患等。

***应对策略：**提前与合作单位沟通协调，签订数据共享协议，确保数据获取的合规性和稳定性；开发数据清洗和预处理工具，提升数据质量；采用数据脱敏、加密等技术保障数据安全。

**进度风险：**关键技术突破难度大、研发进度滞后、人员协作不畅等。

***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；建立有效的项目监控机制，定期跟踪项目进展，及时发现和解决进度偏差；加强团队建设，明确分工，定期召开项目例会，促进人员协作。

**应用风险：**研究成果与实际应用需求脱节、平台原型性能不满足要求、推广应用困难等。

***应对策略：**深入调研电网实际应用需求，确保研究方向与应用需求紧密结合；在平台开发过程中，采用迭代开发模式，根据实际需求不断优化平台功能；加强与电网企业的沟通合作，开展联合测试和示范应用，为成果推广应用创造条件。

十.项目团队

（1）项目团队成员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智能电网研究所、国内顶尖高校（如清华大学、西安交通大学、华中科技大学等）以及相关领域企业的资深专家和骨干研究人员组成，涵盖了电力系统、计算机科学、人工智能、数据科学等多个学科领域，专业结构合理，研究经验丰富，能够确保项目研究的顺利进行。

项目负责人张明，长期从事智能电网、电力系统运行分析与控制研究，在电网安全稳定运行、新能源并网控制等方面具有深厚的理论基础和丰富的工程实践经验。曾主持多项国家级和省部级科研项目，在国内外核心期刊发表高水平论文30余篇，申请发明专利10余项，曾获国家科技进步二等奖1项。

数据融合技术研究组由李强博士领衔，团队成员包括王伟、赵敏等，均具有电力系统自动化与数据科学交叉学科背景，在电网数据融合、时间序列分析、图神经网络等方面具有深入研究，发表相关论文20余篇，曾参与多项智能电网关键技术研发项目，积累了丰富的算法研发和工程应用经验。

态势感知模型研究组由陈浩教授负责，团队成员包括刘洋、孙涛等，专注于复杂系统建模、深度学习与电力系统应用研究，在电网态势感知、故障诊断、风险评估等方面具有突出成果，出版专著2部，发表SCI论文15篇，拥有多项软件著作权，曾参与国家重点研发计划项目研究。

智能决策与优化方法研究组由周平副教授牵头，团队成员包括吴刚、郑磊等，在强化学习、运筹优化、智能电网调度等方面具有扎实的理论功底和实际应用能力，发表相关论文18篇，主持完成多项横向课题，具备将理论研究成果转化为实际应用能力。

技术平台研发组由王立新高级工程师带领，团队成员包括马超、钱进等，拥有丰富的软件工程经验和系统集成能力，在智能电网平台开发、大数据处理技术等方面具有实践优势，曾参与多个大型电力信息系统建设项目，具备较强的工程实践能力。

（2）团队成员的角色分配与合作模式

项目团队实行“项目负责制”和“团队协作制”，明确各成员的角色分工，建立有效的沟通协调机制，确保项目目标的顺利实现。

项目负责人张明全面负责项目的总体规划、协调管理和进度控制，负责与项目外部相关单位的沟通联络，组织项目评审和成果验收，并对项目最终成果质量负总责。

数据融合技术研究组负责多源异构电网数据的预处理、时空对齐、特征提取与深度融合方法研究。李强博士担任组长，负责制定数据融合研究方向和技术路线，组织开展关键技术攻关，指导团队成员完成算法研发和仿真验证。团队成员将分工协作，分别负责SCADA与PMU数据融合、SCADA与智能电表数据融合、电网拓扑动态演化模型构建、多源数据融合算法优化等具体任务，通过理论分析、模型构建和仿真实验，突破多源数据融合中的关键技术瓶颈，为电网态势感知提供高质量的数据基础。

态势感知模型研究组负责电网全域态势感知模型和风险预警方法研究。陈浩教授担任组长，负责制定电网态势感知理论框架和评价指标体系，指导团队成员开展模型研发和算法设计。团队成员将分工协作，分别负责电网运行状态的量化评价指标体系构建、基于深度学习的电网态势感知模型开发、异常检测与故障预测算法研究、电网态势可视化方法设计等具体任务，通过理论分析、模型构建和仿真实验，实现对电网全域态势的精准感知和潜在风险的有效预警，为电网安全稳定运行提供决策支持。

智能决策与优化方法研究组负责基于态势感知的电网智能决策与优化方法研究。周平副教授担任组长，负责制定智能决策研究方向和技术路线，组织开展关键技术攻关，指导团队成员完成模型研发和算法设计。团队成员将分工协作，分别负责基于态势感知的故障自愈决策方法研究、负荷弹性调控策略优化、电源智能调度模型构建、多能系统协同优化算法设计等具体任务，通过理论分析、模型构建和仿真实验，实现对电网运行状态的智能决策和优化，提升电网运行效率与安全性。

技术平台研发组负责面向智能电网的数据融合与态势感知平台原型研发。王立新高级工程师担任组长，负责制定平台总体架构设计、功能模块划分和开发计划，组织平台开发团队完成各模块的编码实现和集成测试。团队成员将分工协作，分别负责数据接入模块开发、数据处理与融合模块开发、态势感知模块开发、智能决策模块开发、可视化模块开发、平台系统集成与测试等具体任务，通过模块化设计和集成开发，构建一个功能完善、性能稳定的平台原型系统，为项目研究成果提供技术验证和示范。

项目合作模式采用“集中研讨与分布式开发相结合”的方式。团队成员定期召开项目研讨会，共同讨论技术方案、协调工作进度、解决关键技术难题。对于部分独立任务，团队成员将根据自身专业优势，在项目组的统一规划下，采用分布式开发模式，独立完成模型构建、算法设计和代码实现。通过定期汇报和代码审查，确保各模块的接口兼容性和系统整体性能。同时，鼓励团队成员跨学科交流与合作，促进知识共享和技术创新。

项目实施过程中，将建立完善的项目管理机制，包括任务分解与跟踪、风险管理与应对、质量控制与测试等，确保项目按计划推进，并保证研究成果的质量。项目组将定期组织专家评审和技术交流，及时发现问题并调整研究方向。通过产学研合作，将研究成果应用于实际电网场景，验证其有效性和实用性。

项目团队将严格遵守科研伦理规范，确保数据的真实性和安全性，坚持实事求是、严谨治学的原则。团队成员将加强学习，不断提升自身专业素养和科研能力。通过项目实施，培养一批掌握智能电网多源数据融合与态势感知前沿技术的专业人才，为电力行业和科研机构输送高质量人才，促进人才队伍建设。

项目预期成果包括：1.发表高水平学术论文15-20篇，其中SCI检索论文8-10篇，国际顶级会议论文5-7篇，提升项目研究成果的学术影响力；2.申请中国发明专利3-5项，国际发明专利1-2项，保护项目的知识产权，为成果转化奠定基础；3.研发基于时空图注意力网络的数据融合算法、混合时空动态图神经网络模型、分层递归的智能决策框架等创新性方法，提升智能电网运行效率与安全性；4.开发面向智能电网的数据融合与态势感知平台原型系统，实现关键功能的集成与验证，为技术成果的转化应用提供支撑；5.形成一套完整的技术方案，包括数据预处理、融合、态势感知、智能决策、可视化等环节，为智能电网智能化运维和决策支持提供技术支撑。项目成果将为电网公司提供一套先进的数据融合与态势感知技术解决方案，支持其提升电网智能化运维水平，增强电网安全稳定运行能力，优化电网运行效率，促进能源的可持续利用，推动智能电网技术进步与产业升级，培养专业人才，为电力行业和科技领域输送新鲜血液，促进人才队伍建设。

本项目预期在理论、方法、技术和应用等多个层面取得一系列创新性成果，包括：1.理论成果：构建多源数据融合的新理论框架、建立电网态势感知的量化评价模型、发展基于态势感知的智能决策理论，形成一套完整的理论体系，为理解和解决智能电网多源数据融合与态势感知中的核心问题提供新的理论视角和分析工具；2.方法与技术创新成果：开发新型多源数据融合