近日，国电南瑞与国网浙江电力、中国矿业大学（北京）、西安交通大学、国网华东分部、国网福建电力联合研究的国家电网公司科技项目“复杂气象系统下多级调度协同的电网故障预测预警及辅助决策技术研究”项目通过国网科技部组织的验收。项目研究成果将助力提升复杂气象条件下区域电网应对故障的容灾和抗灾能力。

▲南瑞项目组就项目情况及成果等开展交流汇报

台风、寒潮等复杂气象对新型电力系统故障超前预测预警能力提出了更高挑战。复杂气象引起的电网故障具有多变性，易引发全网波动及连锁效应，可能导致连锁故障，电网故障处置难度增大。因此，亟需开展针对复杂气象灾害的电网故障预测预警与辅助决策技术研究。

该项目由国电南瑞北京科东技术牵头，项目团队在国调中心指导下，开展项目规划、运行、协调和组织工作。项目面向复杂气象系统下调度运行风险预警和故障防控需求，围绕复杂气象灾害下基于数据与知识双驱动的电网故障预测预警、电网故障应对预案生成及协同辅助决策两方面展开关键技术研究，实现了复杂气象灾害下电网故障的事前预警、故障应对预案的智能化生成、实时推演及更新，以及多级调度间的处置信息协同交互，研发了复杂气象灾害下电网故障预测预警及多级调度协同辅助决策软件系统。

该项目主要技术创新点：

1.基于数据与知识双驱动，实现多模态可解释的电网故障预测：通过构建数据驱动与知识引导协同训练的双通道深度学习模型，提出了基于混合模型训练的多模态时空特征融合策略，实现了气象-电气耦合数据在不同天气背景及故障类型下的动态权重自适应融合和可解释预测，有效解决了复杂气象条件下小样本时序数据缺失导致的模型泛化能力不足、电网故障预测精度低下的难题。

▲基于数据与知识双驱动的多模态可解释电网故障预测方法架构图

2.粒子群算法与迁移学习融合，实现故障处置预案生成及快速迭代更新：提出了基于粒子群算法与迁移学习融合的故障处置预案生成及迭代更新方法，通过构建的多目标优化函数和安全约束规则，生成故障预案处置策略，融合迁移学习和多目标改进粒子群算法，将原预案生成的寻优经验迁移到新的预案生成流程中，实现了日前和日内两个时间尺度原预案策略的快速更新，解决了故障应对预案多时段生成的难题。

▲基于粒子群算法与迁移学习融合的故障处置预案生成及迭代更新方法架构图

3.对称加密数据防篡改，提升电网故障多级调度信息共享及协同处置安全性：提出了基于对称加密数据防篡改的电网故障多级调度信息共享及协同处置方法，构建了调度业务逻辑和内容可定义、可信的轻量化信息交互框架，实现了多级云节点间预警信息、应对预案、系统画面等多元异构信息共享，通过自动建群、截图、信息发送等方式实现多人在线协同交互，解决多级调度辅助决策信息协同共享的难题。

▲复杂气象灾害下电网故障预测预警及多级调度协同辅助决策软件界面

目前，项目成果已在浙江省调等单位示范应用，台风、寒潮等复杂气象下电网故障预测、故障应对预案生成和多级协同处置等功能均发挥作用。

下一步，国电南瑞将持续深耕复杂气象下电网故障智能应对技术攻关，结合光明电力大模型进行预案生成技术研究，提升事故预案的生成效率和准确性，为电网供电安全性和可靠性提供更智能的保障手段。

供稿：北京科东 张越 安卓阳

编辑：丁圆圆

一审：北京科东 余建明 袁启海 刘必晶 单连飞

二审：科技部（运营部） 李炎

三审：欧昶、袁仲伟

(国电南瑞)