电力行业AI安全管理信息平台：融合电网运行数据构建跨区域安全风险协同管控机制

电力行业作为国民经济的 “能源心脏”，其安全运行直接关系到工业生产、民生保障与社会稳定。随着电网规模的不断扩大（我国跨区域输电线路总长超百万公里），以及新能源（风电、光伏）的大规模并网，电力系统呈现 “跨区域互联、多能源协同、高动态波动” 的复杂特性，安全管理面临全新挑战 —— 从跨省输电线路的覆冰舞动风险，到新能源场站的功率波动引发的电网频率不稳定，再到极端天气（台风、暴雪）导致的跨区域连锁停电，任何一处安全疏漏都可能引发 “多米诺骨牌效应”，造成大面积停电事故（据统计，单次省级电网停电平均经济损失超亿元）。传统安全管理依赖单一区域、单一专业的独立管控模式，难以应对电网跨区域协同的安全需求。而 AI 安全管理信息平台通过融合全网运行数据，构建 “数据互联 - 风险共判 - 资源协同 - 处置闭环” 的跨区域安全风险协同管控机制，将电力安全管理从 “区域孤立管控” 升级为 “全网协同防御”。

一、电力行业跨区域安全管理的核心痛点与平台价值定位

电力系统的跨区域特性决定了其安全管理存在 “三难一高” 的核心痛点，传统模式难以破解：

跨区域数据壁垒导致风险感知难：我国电网按区域划分为国家电网、南方电网及地方电力公司，各区域电网运行数据（如输电线路负荷、变电站设备状态、新能源出力）存储于独立系统，数据格式不统一、接口不开放，形成 “数据孤岛”—— 例如某跨省输电线路出现覆冰隐患，事发区域电网仅能监测本地线路数据，无法获取相邻区域的负荷调配、气象预警等关联数据，导致风险感知片面。

多主体协同缺失导致风险处置难：跨区域电网安全涉及发电企业（火电、风电、光伏）、输电公司、配电公司、调度中心等多主体，传统管理中各主体权责划分模糊，缺乏统一协同机制 —— 例如新能源场站功率骤降导致电网频率波动，需跨省调配火电出力补充，但由于调度中心与发电企业信息不同步，调配指令延迟超 10 分钟，错过最佳处置时机。

复杂风险连锁导致根源追溯难：跨区域电网的设备、负荷、能源类型高度关联，单一风险可能引发跨区域连锁反应 —— 例如某变电站设备故障导致输电线路跳闸，会引发相邻区域负荷转移，进而导致其他线路过载跳闸，形成 “连锁停电”；传统追溯模式仅聚焦事发区域，无法还原风险传导路径，导致根源定位错误。

极端天气应对导致风险防控成本高：台风、暴雪、冰冻等极端天气常影响跨区域输电线路（如沿海地区线路受风偏影响易短路、北方地区线路覆冰易断线），传统防控依赖人工巡检（如登塔检查、线路特巡），不仅效率低（单次跨区域巡检需数天），还需投入大量人力物力，防控成本高且效果有限。

AI 安全管理信息平台的核心价值，正是通过电网运行数据的深度融合与 AI 技术应用，破解上述痛点：首先，打破区域数据壁垒，实现全网运行数据互联共享，构建 “全域风险感知网”；其次，建立多主体协同管控机制，实现 “指令直达、资源联动”；再次，通过风险关联分析算法还原跨区域风险传导路径，实现 “精准溯源”；最后，借助智能预警与自动化处置，降低极端天气防控成本。例如在某次台风预警中，平台通过融合沿海五省电网数据与气象数据，提前 4 小时预判出 12 条跨省输电线路的风偏风险，协调调度中心与输电公司同步开展线路负荷转移与设备加固，避免了跨区域停电事故，相比传统防控模式，处置效率提升 300%。

二、AI 安全管理信息平台的技术架构与跨区域协同管控原理

电力行业 AI 安全管理信息平台以 “全网数据融合层 - AI 风险分析层 - 跨区域协同管控层 - 处置闭环层” 为核心架构，通过全流程技术协同实现跨区域安全风险的精准管控。

（一）全网数据融合层：构建电力系统统一数据中枢

跨区域协同管控的基础是完整、实时的全网运行数据，平台通过 “标准化接口 + 边缘计算 + 分布式存储” 的方式，实现电网数据的全域融合：

多类型数据全覆盖采集：整合六大类核心电网数据 —— 一是电网运行数据（输电线路负荷、电压、电流、功率因数，变电站设备状态（如断路器分合状态、变压器油温），新能源场站出力（风电、光伏实时功率），调度指令执行情况）；二是设备状态数据（输电线路覆冰厚度、杆塔倾斜度、绝缘子污秽度，变电站 GIS 设备 SF6 气体压力、电缆绝缘状态）；三是环境气象数据（跨区域气象预警（台风、暴雪、冰冻），线路走廊微气象（风速、温度、湿度、降水量），地质灾害信息（滑坡、泥石流））；四是负荷数据（工业负荷、居民负荷、商业负荷的实时与预测数据，跨省负荷转移记录）；五是应急资源数据（跨区域抢修队伍位置、抢修设备（如无人机、发电车）库存，备品备件（如绝缘子、导线）分布）；六是历史风险数据（过往跨区域停电事故记录、设备故障案例、应急处置方案）。

跨区域数据标准化融合：针对各区域电网数据格式差异（如国家电网采用 IEC 61970 标准、地方电力公司采用自定义格式），平台通过 “数据映射引擎 + 行业标准接口” 实现数据统一 —— 一是制定《跨区域电网数据融合标准》，明确数据格式（如负荷数据采用 JSON 格式、设备状态数据采用 Protocol Buffers 格式）、采集频率（如输电线路负荷每 1 秒采集 1 次、气象数据每 5 分钟采集 1 次）；二是部署 “数据转换网关”，将各区域数据实时转换为标准格式，同时进行数据清洗（采用卡尔曼滤波算法剔除异常值，如输电线路电流瞬时跳变数据）、数据补全（通过相邻区域数据插值填补缺失值，如某区域气象站故障时用周边站点数据替代）；三是建立 “数据关联索引”，按 “区域 ID - 设备 ID - 时间戳” 关联各类数据，确保可追溯某一时刻、某一区域的完整电网状态。

分布式数据存储与调度：采用 “边缘节点 + 区域中心节点 + 全网中心节点” 三级存储架构 —— 边缘节点（部署于变电站、新能源场站）存储本地高频实时数据（如设备状态数据，存储周期 7 天）；区域中心节点（部署于省级电力公司）存储本区域汇总数据（如区域负荷、线路故障记录，存储周期 1 年）；全网中心节点（部署于国家电网 / 南方电网总部）存储全网核心数据（如跨区域输电线路数据、重大风险事件记录，长期存储）；同时采用 “按需调度” 机制，当某区域发生风险时，平台自动调取相邻区域的关联数据，避免全量数据传输导致的带宽占用（数据传输效率提升 60%）。

（二）AI 风险分析层：多维度算法驱动跨区域风险精准识别

AI 风险分析层是平台的 “智能大脑”，针对跨区域电网的风险特性，采用五大类算法实现精准识别与预判：

跨区域负荷转移风险预测算法

基于 LSTM 长短期记忆网络，融合全网负荷数据、输电线路容量数据、新能源出力预测数据，构建 “负荷转移 - 线路过载” 预测模型 —— 例如预测某区域工业负荷突增 30% 时，计算相邻区域输电线路的负荷转移量，若转移后线路负荷超过额定容量的 90%，则判定为 “过载风险”，提前 15 分钟推送预警。例如在某省工业用电高峰期，平台预测到跨省输电线路负荷将达额定容量的 92%，立即预警并建议调度中心调整负荷分配，避免线路过载跳闸。

输电线路跨区域故障溯源算法

采用图神经网络（GNN）构建 “区域 - 线路 - 设备” 关联图谱，当某区域线路跳闸时，算法自动关联相邻区域的线路负荷变化、设备状态、气象数据，还原风险传导路径 —— 例如某跨省线路跳闸，算法通过分析发现是相邻区域变电站设备故障导致负荷转移，进而引发该线路过载，最终定位根源为 “相邻区域变电站断路器老化”，避免仅聚焦事发区域导致的溯源错误。

新能源并网跨区域波动风险算法

针对风电、光伏出力的随机性，采用 “时序分解 + 概率预测” 组合算法 —— 通过 VMD 变分模态分解算法分离新能源出力的趋势项（如日内出力变化）、波动项（如阵风导致的功率骤变）；通过高斯混合模型预测波动项的概率分布，若某新能源场站出力波动超过电网耐受阈值（如 10 分钟内波动 ±15%），则判定为 “频率波动风险”，并计算对相邻区域电网的影响范围（如可能导致某区域频率偏差超 ±0.2Hz）。

极端天气跨区域风险评估算法

融合气象数据（如台风路径、暴雪强度）与电网设备数据（如线路抗风等级、杆塔覆冰耐受厚度），采用 “场景模拟 + 风险评分” 算法 —— 例如台风预警时，模拟不同风力等级下跨区域输电线路的风偏角、杆塔受力情况，结合线路历史故障数据，对每条线路进行风险评分（0-100 分，80 分以上为高风险），并生成 “高风险线路清单”。例如在某次台风预警中，平台评估出沿海 6 条跨省线路风险评分超 85 分，建议提前开展线路加固。

跨区域设备状态协同诊断算法

基于联邦学习技术，在不共享各区域原始数据的前提下，协同训练设备故障诊断模型 —— 例如针对跨区域运行的同型号变压器，各区域边缘节点用本地数据训练模型参数，再汇总至全网中心节点优化模型，实现 “数据不动模型动”；当某区域变压器出现油温异常时，算法可结合其他区域同型号设备的故障数据，精准判断故障类型（如铁芯损耗过大），诊断准确率提升至 95% 以上。

（三）跨区域协同管控层：构建 “三级联动” 管控机制

跨区域协同管控层是平台的 “核心职能模块”，建立 “区域内部 - 相邻区域 - 全网调度” 三级协同机制，实现风险高效处置：

一级协同：区域内部快速响应

当某区域出现低风险隐患（如单一线路负荷略高、设备轻微异常）时，平台自动触发区域内部协同 —— 例如某变电站 GIS 设备 SF6 气体压力略低（低于标准值 5%），平台向区域运维团队推送检修工单，同步调取站内备品备件库存（确认有备用气体），运维团队 1 小时内完成补气，避免风险升级；同时将处置过程同步至相邻区域，确保信息透明。

二级协同：相邻区域资源联动

当风险影响范围涉及相邻区域（如跨区域线路覆冰、负荷转移过载）时，平台启动相邻区域协同 —— 例如某跨省输电线路出现覆冰（厚度达 10mm，接近跳闸阈值 15mm），平台自动协调事发区域与相邻区域的输电公司：事发区域负责线路融冰（启动直流融冰装置），相邻区域负责临时转移线路负荷（调配本地火电出力补充），同时共享融冰进度与负荷数据，确保融冰期间电网稳定；协同响应时间控制在 5 分钟以内，相比传统人工协调缩短 80%。

三级协同：全网调度统一指挥

当发生重大跨区域风险（如连锁停电、极端天气导致多线路故障）时，平台启动全网协同，由全网调度中心统一指挥 —— 例如某区域因暴雪导致 5 条输电线路跳闸，引发相邻区域负荷转移过载，平台立即向全网调度中心推送风险报告，调度中心根据平台提供的 “负荷调配方案”“应急资源清单”，协调 3 个相邻区域的火电企业增加出力（总出力提升 200 万千瓦），同时调度 5 支跨区域抢修队伍前往事发区域，2 小时内恢复 3 条线路供电，避免大面积停电。

（四）处置闭环层：跨区域风险全流程管理优化

平台建立 “风险识别 - 协同处置 - 效果评估 - 经验沉淀” 的闭环机制，持续提升跨区域管控能力：

处置效果实时评估：风险处置过程中，平台通过实时采集电网运行数据（如线路负荷、电压频率）评估效果 —— 例如执行负荷转移方案后，监测转移线路的负荷是否降至安全范围；融冰处置后，监测线路覆冰厚度是否减少，若效果未达预期（如覆冰厚度下降缓慢），立即调整方案（如提高融冰电流）。

跨区域责任追溯：记录风险处置过程中的各主体操作（如调度中心指令、运维团队执行情况、发电企业响应时间），形成 “处置档案”—— 例如某跨区域停电事故处置后，平台追溯发现某发电企业未按时响应出力调配指令，导致处置延迟，明确责任主体并纳入考核，避免同类问题重复发生。

经验沉淀与模型优化：定期对跨区域风险数据进行复盘，通过强化学习算法优化 AI 模型参数 —— 例如分析过去 1 年的跨区域负荷转移案例，调整预测算法的负荷波动系数，使预测准确率从 88% 提升至 93%；总结极端天气处置经验，更新 “跨区域应急资源调度规则”（如优先调度距离事发区域 50 公里内的抢修队伍），提升后续处置效率。

三、平台在电力行业典型场景的跨区域协同管控实践

电力行业不同跨区域场景（跨省输电、新能源并网、极端天气应对）的风险特性不同，平台需进行场景化适配，确保管控精准落地。

（一）跨省输电线路安全管控：覆冰与过载风险协同处置

跨省输电线路是跨区域电网的 “主动脉”，面临覆冰、过载、风偏等风险，平台的实践应用如下：

风险预判阶段：平台融合线路走廊微气象数据（温度、湿度、风速）、线路负荷数据、覆冰监测数据（通过覆冰在线监测装置采集），采用极端天气跨区域风险评估算法，对跨省线路进行风险评级 —— 例如某跨省线路所在区域气温降至 - 5℃、湿度 85%，算法预测未来 6 小时覆冰厚度将达 12mm（跳闸阈值 15mm），判定为 “中风险”，推送至事发区域与相邻区域输电公司及全网调度中心。

协同处置阶段：启动二级协同机制 —— 事发区域输电公司制定融冰方案（采用直流融冰，融冰电流 500A，持续 30 分钟），并向相邻区域调度中心申请临时转移线路负荷（从 120 万千瓦降至 80 万千瓦）；相邻区域调度中心 10 分钟内完成负荷调配（协调本地风电场站增加出力 20 万千瓦、火电企业增加出力 20 万千瓦）；全网调度中心实时监控融冰与负荷转移进度，确保数据同步。

效果验证阶段：融冰完成后，平台监测线路覆冰厚度降至 3mm，负荷恢复至 100 万千瓦（低于额定容量 120 万千瓦的 90%），判定处置有效；同时将处置过程（融冰参数、负荷转移量、响应时间）归档，作为后续覆冰处置的参考案例。

（二）新能源跨区域并网管控：功率波动与频率稳定协同

随着风电、光伏等新能源大规模跨省并网，其出力波动易导致电网频率不稳定，平台的实践应用如下：

风险识别阶段：平台融合西北、华北等新能源富集区域的出力数据（风电、光伏实时功率）、华东、华南等负荷中心的负荷数据，采用新能源并网跨区域波动风险算法，预测出力波动 —— 例如预测某风电场因阵风影响，未来 10 分钟内出力将从 80 万千瓦骤降至 40 万千瓦，波动幅度 50%，远超电网耐受阈值（±15%），判定为 “高风险”，可能导致华东区域电网频率降至 49.8Hz（标准范围 49.8-50.2Hz）。

协同处置阶段：启动三级协同机制 —— 全网调度中心向华北火电企业下达 “出力提升指令”（要求 10 分钟内增加出力 40 万千瓦），同时向华东配电公司下达 “负荷调控指令”（暂停部分工业非核心负荷 20 万千瓦）；新能源场站同步启动储能系统（放电 20 万千瓦），三者协同补充出力缺口；平台实时监测全网频率，确保频率稳定在 49.9-50.1Hz 范围内。

长期优化阶段：通过联邦学习算法，协同新能源场站、火电企业、储能公司的历史数据，优化波动预测模型 —— 例如分析不同风速下的风电出力波动规律，调整预测算法的时间窗口（从 10 分钟缩短至 5 分钟），使波动预测提前量增加 5 分钟，为处置争取更多时间。

（三）极端天气跨区域应急管控：台风与暴雪灾害协同防御

极端天气常导致跨区域电网多线路故障，平台的实践应用聚焦 “预警 - 防御 - 抢修” 全流程：

预警阶段：平台对接气象部门数据，获取台风路径预测（将影响东南沿海五省），采用极端天气跨区域风险评估算法，对五省跨区域输电线路、变电站进行风险评分，筛选出 32 条高风险线路（评分≥80 分）、5 座高风险变电站，生成 “极端天气防御清单”，推送至五省电力公司与全网应急指挥中心。