一、研究背景

随着我国新型电力系统建设的持续推进，电力系统结构、运行模式与电源构成发生了颠覆性变革，逐步形成以新能源为主体、源网荷储多元协同的现代化电力体系。传统火电主导的稳定供电格局被打破，风电、光伏等间歇性、波动性新能源大规模并网，分布式电源、储能装置、柔性负荷广泛接入电网，使得电力系统运行工况愈发复杂多变，电网运行的随机性、不确定性显著提升，各类运行故障发生概率大幅增加，对电力系统安全、稳定、经济运行带来了全新挑战。电力系统作为国民经济发展的核心基础设施，其运行稳定性直接关系社会生产生活秩序与国家能源安全，一旦发生设备故障、线路故障或电网运行异常，极易引发局部停电、电网震荡甚至大面积停电事故，造成巨大的经济损失与社会影响。因此，实现电力系统故障的提前预判、提前预警与提前处置，成为保障新型电力系统安全运行的核心关键。

长期以来，我国电力系统故障处理主要依赖传统监测与事后检修模式，以人工巡检、定时设备试验、故障事后排查为主要手段。传统故障监测方式多依托单一设备监测数据与固定阈值判断故障，数据采集维度单一、分析方式滞后、研判逻辑固化，仅能实现故障发生后的被动发现与事后处置，无法提前识别电网设备潜在隐患与隐性故障。同时，传统电力运维模式高度依赖技术人员经验，面对海量、多源、异构的电网运行数据，人工分析效率低、误差大，难以精准捕捉微小运行异常与潜在故障风险，无法适配新型电力系统动态化、复杂化的运行需求。此外，电力系统涵盖发电、输电、变电、配电、用电多个环节，设备数量庞大、分布范围广泛，各类设备运行数据、环境监测数据、负荷数据、气象数据体量持续激增，传统数据处理技术算力有限、数据挖掘能力薄弱，无法实现多维度数据的融合分析与深度挖掘，导致大量潜在故障数据价值被忽视，故障预判的精准度与时效性难以突破瓶颈。

在数字能源与智慧电网建设全面落地的行业背景下，大数据技术凭借海量数据存储、高速运算、深度挖掘、智能分析的核心优势，成为赋能电力系统智能化升级的核心技术支撑。大数据技术可突破传统电力数据处理的局限，整合电力系统全环节、多类型的运行数据，挖掘数据背后隐藏的运行规律与故障关联关系，实现从传统“事后故障处置”向“事前故障预判、事中实时监控”的模式转型。当前，电力行业数字化转型进程持续加快，电网智能化监测设备全面普及，为大数据技术的落地应用提供了充足的数据基础与硬件支撑。但目前大数据技术在电力系统故障预判领域的应用仍处于探索阶段，存在数据融合不充分、故障特征提取不精准、预判模型适配性差、针对性算法缺失等诸多问题，尚未形成系统化、标准化、可推广的故障预判应用体系，难以充分发挥大数据技术的赋能价值。基于以上行业现状与发展需求，开展大数据技术在电力系统故障预判中的应用研究，破解传统电力故障运维的技术瓶颈，契合智慧电网与新型电力系统建设的核心需求，具备重要的研究必要性与时代价值。

二、研究意义

（一）理论意义

本研究能够进一步丰富智慧电网与电力故障智能研判领域的理论体系，弥补传统电力故障研究重事后处置、轻事前预判的理论短板。现阶段国内关于电力系统故障的研究多聚焦于故障定位、故障溯源、故障修复等事后处理领域，针对大数据技术赋能故障预判的系统性理论研究相对零散，尚未形成适配新型电力系统复杂运行场景的故障预判理论框架与技术体系。本研究立足大数据技术核心原理与电力系统运行特性，深度探究多源电力数据融合、故障特征智能提取、故障风险精准研判的理论逻辑，厘清大数据技术与电力故障预判的适配机制与应用路径，构建基于大数据的电力系统主动故障预判理论体系。

同时，本研究整合电力系统运行理论、大数据挖掘理论、智能研判算法理论，实现多学科理论的交叉融合与创新应用，有效拓宽大数据技术在电力能源领域的研究边界，完善新型电力系统智能化运维的理论体系。通过梳理不同场景下电力故障的数据特征与预判规律，解决传统故障预判理论适配性不足、精准度欠缺的问题，为后续电力智能运维、故障预警、电网安全防控等相关领域的研究提供全新的理论思路与学术参考，推动电力故障研判研究向智能化、前置化、精准化方向发展。

（二）实践意义

在工程实践层面，本研究成果能够有效解决当前电力系统故障预判精准度低、滞后性强、主观性强等行业痛点，全面提升电力系统安全稳定运行水平。依托大数据技术对电力全维度运行数据进行深度挖掘与分析，能够精准捕捉设备微小异常、电网运行隐患、负荷波动风险等潜在故障因素，提前预判各类电力故障的发生概率与影响范围，实现电力故障从被动处置向主动预防的根本性转变，最大限度规避电网故障、停电事故及电网安全事故的发生，有效保障电网安全稳定运行与电力可靠供应。

其次，本研究能够大幅降低电力系统运维成本，提升电网运维智能化水平。传统电力运维依赖人工巡检、定期检修，不仅人力成本、物力成本高昂，还存在过度检修、检修遗漏等问题。基于大数据的智能故障预判体系，可实现故障隐患的精准定位与靶向处置，减少无效巡检、重复检修与过度运维工作，大幅降低电力设备运维的人力、物力、财力消耗，延长电力设备使用寿命，提升电网运维工作的精细化、智能化、高效化水平，为电网降本增效提供有力技术支撑。

最后，本研究适配新型电力系统建设与电力行业数字化转型需求，具备极强的推广应用价值。随着新能源大规模并网、电网结构持续升级，传统运维模式已无法适配现代化电网发展需求，本研究构建的大数据故障预判体系，能够适配复杂电网运行场景，兼容新能源并网、分布式供电等多元运行模式，可为各级电网公司、电力运维企业提供标准化、可落地的故障预判技术方案，助力智慧电网建设落地，保障电力系统安全、高效、低碳运行，为社会经济稳定发展与能源安全筑牢电力保障根基。

三、研究内容

本研究立足新型电力系统运行特点与当前故障预判技术短板，以大数据技术为核心支撑，聚焦电力系统全环节故障预判的智能化升级，从理论梳理、现状问题分析、技术体系构建、模型算法优化、应用场景落地五个维度开展系统性研究，构建完整、精准、高效的电力系统大数据故障预判应用体系，具体研究内容如下。

（一）核心概念与基础理论梳理

系统梳理大数据技术、电力系统故障预判、新型电力系统的核心概念与基础理论。明确大数据技术的数据采集、清洗、融合、挖掘、分析等核心功能特性，界定电力系统故障的主要类型，涵盖输电线路故障、变压器故障、断路器故障、负荷异常故障、新能源并网故障等常见故障类型，分析各类故障的产生机理、数据特征与运行影响。同时，深入研究电力系统运行监测理论、大数据挖掘算法、智能风险研判理论、电网安全防控理论等基础内容，厘清大数据技术应用于电力故障预判的核心逻辑与技术原理，搭建本研究的理论框架，为后续技术研究与体系构建提供理论支撑。同时，对比传统故障预判模式与大数据智能预判模式的核心差异，明确新技术模式的核心优势与应用价值。

（二）电力系统故障预判现状与技术短板分析

通过文献调研、行业调研与工程案例分析，系统梳理当前电力系统故障预判的行业现状与技术痛点。首先，总结传统电力故障预判的技术模式、工作流程与应用局限，明确传统单一数据监测、固定阈值研判、人工辅助分析模式存在的预判滞后、精准度低、漏判误判率高等问题。其次，结合新型电力系统多元负荷、新能源并网、电网结构复杂的运行特点，分析当前故障预判技术在多源数据处理、隐性故障识别、动态风险研判、复杂场景适配等方面的短板。最后，梳理现阶段大数据技术在电力故障预判应用中存在的共性问题，包括数据标准不统一、多源数据融合度低、故障特征提取不精准、预判模型泛化能力弱、场景适配性不足等问题，精准定位研究突破口，为后续技术体系构建提供现实依据。

（三）电力系统多源故障数据处理体系构建

针对电力系统数据海量、异构、碎片化的特点，构建适配故障预判的大数据处理体系。电力系统故障相关数据涵盖设备运行参数、电网负荷数据、电压电流数据、环境气象数据、设备运维历史数据、故障历史记录、新能源出力数据等多维度内容。本研究重点开展多源数据的标准化处理研究，制定统一的电力故障数据采集、筛选、清洗、脱敏、融合标准，剔除无效数据、异常数据与冗余数据，解决电力数据杂乱、格式不统一、数据利用率低的问题。同时，研究多维度数据的融合算法，实现电网运行数据、环境数据、历史故障数据、设备状态数据的深度融合，打破数据孤岛，最大化挖掘电力数据的潜在价值，为后续故障特征提取与智能预判提供高质量数据支撑。

（四）基于大数据的电力故障特征提取与预判模型研究

本部分为课题核心研究内容，依托大数据挖掘与智能分析技术，开展电力故障特征提取与预判模型构建研究。首先，结合各类电力故障的发生机理，基于处理后的海量电力数据，挖掘不同故障类型对应的核心数据特征，筛选能够精准反映设备异常、电网隐患的关键指标，构建完善的电力故障特征指标体系，区分显性故障特征与隐性故障特征，解决传统技术无法识别潜在故障的问题。其次，优化适配电力场景的大数据挖掘算法，结合电网动态运行特性，构建高精度、高适配性的电力系统故障预判模型，实现对各类电力故障发生概率、故障位置、故障影响程度的智能预判。同时，针对新能源并网、负荷剧烈波动等复杂场景，优化模型的动态适配能力，提升模型在复杂工况下的预判精准度与稳定性，降低漏判、误判概率。

（五）大数据故障预判技术的应用场景与优化策略研究

结合电力系统发电、输电、变电、配电、用电全环节运行场景，研究大数据故障预判技术的落地应用路径。针对输电线路老化故障、变压器过热故障、配电负荷异常、新能源并网波动故障、终端用电故障等不同场景，细化差异化的预判方案，实现全场景、全覆盖的故障智能预判。同时，结合电力运维实际需求，研究故障预判结果的输出机制与预警分级机制，根据故障风险等级划分预警层级，为运维人员提供精准的处置依据。最后，针对当前技术应用存在的短板，从数据治理、算法优化、模型迭代、场景适配、技术融合等多个维度，提出大数据故障预判技术的优化升级策略，构建完善的电力系统大数据故障预判应用体系，推动技术落地普及，全面提升电力系统故障主动防控能力。