面向智慧城市的电网侧智能物联融合创新

【企业简介】

国网辽宁省电力有限公司大连供电公司（简称大连供电）隶属于国家电网公司，是特大型供电企业，供电区域1.26万平方公里，用电客户393万户，固定资产原值267.45亿元、净值88.87亿元，资产总额111.55亿元，在职全民职工4231人。拥有9个供电分公司、11个职能部室和9个业务实施机构，管辖66千伏及以上（含35千伏）变电站259座，变电容量2479万千伏安，输电线路6205公里。2018年，完成售电量304亿千瓦时，销售收入163亿元，利润总额127.9亿元，东北地区名列前茅，是全国首批一流供电企业。大连供电先后荣获中央企业先进集体、全国供电可靠性A级企业、国家两化深度融合示范企业等荣誉称号。

【案例内容】

国家电网公司作为推进智慧城市建设的中坚力量，其智能物联建设水平对于全面实现智慧城市智能化、信息化、现代化都具有极大影响。大连供电从电网侧发、输、变、配、用等环节中存在的关键问题出发，将电网侧各物联终端与在研先进人工智能理论有机结合，实现电网侧的万物智能互联，打造集状态全面感知、信息高效处理、安全严格把控、应用边界灵活为一体的电网侧智能物联综合信息管控平台。大连供电明确总体技术路线：提出中心时间序列的动态求解方法，对电网侧进行实时动态解析与在线评估；提出电力应急抢修远程通信方法和调度自动化技术，研究虚拟机进程监控方法，实现电网侧智能监控与动态运维；提出子空间谱聚类的攻击识别与特征去冗余技术，实现电网侧信道自动检测和防御；创建多层异常检测与中断信息处理理论，维护正常用电秩序；提出粒迁移学习人工智能理论，为电网侧数据的在线分析和辅助决策提供技术支持；提出面向社交网络的数据保护技术，精确有效地保护用户用电行为；搭建完整的电网侧智能物联综合信息管控平台，提出跨资源安全访问技术，实现云数据高速、安全的实时交互；提出分布式图计算系统数据切分与网络资源分配方法，促进整体资源高效利用。

一、实施电网侧智能物联一体化监管服务

大连供电研发电力应急抢修远程通信方法和调度自动化主备系统间模型正确性校验的方法，同时提出虚拟机进程监控方法和装置，实现电力设备自动化多进程监控和动态运维，为智慧城市的安全稳定发展提供强力保障。

针对电网侧运行数据的时序性特点，提出了一种中心时间序列的动态求解方法，重新定义两个时间序列之间的动态匹配距离，实时动态获取电网侧时间序列模式和分布，通过射频识别 RFID 技术等智能物联感知技术获取各终端以及环境的信息，构建新型网架结构，经过网络传输至指定的信息处理中心进行中心时间序列分析，实现电网侧运行状态的动态解析与运行状态在线评估。

电网侧大数据解析完成后，为保证电网侧智能物联应急抢修的高效通信，提出一种应急抢修远程通信方法及系统，经由本地通信系统使用数据解密、身份认证和数据过滤等技术将故障数据信息实时传输至应急抢修调度中心，充分保证抢修的时效性。同时，为提升抢修调度中心的调度效率，进一步提升抢修时效性，提出一种调度自动化主备系统间模型正确性校验的方法，根据调度中心的主备系统模型关系及模型与测点的映射关系的解析与计算，实现调度中心精益化调度。针对各调度中心操作系统不唯一的特点，提出虚拟机进程监控方法，将不同操作系统的虚拟机部署到各调度中心，根据各进程对应的结构体的虚拟地址以及各进程的进程信息在各进程对应的结构体中的偏移量确定操作系统类型对应的虚拟机中各进程的进程信息，实现多虚拟机的多进程监控。

图1 电网侧智能物联一体化监管服务结构示意图

通过电网侧智能物联一体化监管服务，电网侧各物联终端可以实时感知外界气象条件及内部运行状况，及时进行危害评估，并实时将信息反馈给调度中心，使电网侧具有“自愈”功能，自主实现可信运维，完成在线动态移峰填谷智能配电，提高电网侧故障定位准确性、保证故障抢修时效性。电网侧智能物联一体化监管服务能够及时发现智慧城市电网侧运行中的潜在危险，有效提升智慧城市运行管理领域的智能化和精细化水平，推进电网公司坚强智能电网建设，促进智慧城市建设。

二、创建攻击识别和防窃电模型整体架构

大连供电研发基于子空间谱聚类的攻击识别和多源报警日志安全事件特征分析的去冗余技术，将词-向量转化模型归化于多聚模型，实现电网侧信道攻击有效识别，异常检测率高达91.68%，误警率0.2%，为电网侧信道安全保驾护航。同时，提出智能物联网多层异常检测与中断信息处理技术，建立了防窃电模型。窃电用户稽核命中率提升30%，线损率降低2.4%，保障智慧城市用电安全，提升电网经济效益，为智慧城市建设提供强力安全保障。

针对信道安全中存在的定向攻击、隐蔽攻击以及传统黑名单及规则匹配方式失效等信道安全问题，提出了子空间谱聚类的攻击识别技术，解决了传统的攻击识别技术中存在的识别过程未考虑语义信息、对于新的异常入侵不敏感等问题。子空间谱聚类攻击识别技术将词-向量转化模型并入到多聚模型，用来提取特征信息，针对信息中的冗余问题，通过特征信息相似度的计算，提出一种特征分析的去冗余方法，最后通过子空间谱集成聚类模型进行最终的攻击识别（异常检测流程如图2所示）。大连供电将子空间谱聚类攻击识别技术同电网侧智能物联的无线传输技术相结合，及时、准确地发现电网侧信道安全攻击，异常检测率高达91.68%，误警率低至0.2%，极大地保障电网侧信道运行的平稳性与安全性，完整的信道安全保障体系有效保证智慧城市云端数据资源的高速传输。

图2 攻击识别模型整体架构

针对常用电力流量异常检测技术缺乏足够的特征信息等问题，联合不同网络层的特征，提出电网侧智能物联网多层异常检测技术，并将之与全球定位技术结合，建立了新型防窃电模型。针对部分窃电用户人为中断电力终端等问题，提出中断信息的处理方法，防窃电模型可以根据中断号从特定的寄存器中获得的中断处理函数向电网侧智能物联终端发送电力中断信息，有效提升中断信息的处理效率。新型防窃电模型的建立，有效地解决了人工反窃电预警中存在的分析工作量巨大、稽核命中率低等问题，为反窃电人员精准、高效开展反窃电查处工作提供可靠的技术支撑，维持正常的用电秩序，保障用户用电安全，窃电用户稽核命中率提升30%，线损率降低2.4%。

三、加强用电行为分析和电价与补贴智能决策

大连供电依据粒迁移学习人工智能理论，将粒计算引入智能电网物联终端产生的数据子结构中，有效地解决电网侧用户量庞大、数据粒度不一致、分析代价高等问题，进而深度挖掘用户用电行为。提出面向社交网络的数据保护技术，精确有效地保护用户用电行为。为政策性电价和清洁能源补贴执行提供智能决策，分析效率提升4倍，决策准确率高达92.36%。

针对电网侧数据粒度不一致、分析代价高等特点，大连供电采用粒迁移学习人工智能理论，针对普通迁移学习存在的负迁移、欠匹配、过拟合等问题，提出了基于数据粒度的子结构正则化方法，将粒计算引入到智能电网物联终端产生的数据子结构中，通过子结构进行粒度的选择，来控制生成结构对迁移学习模型的影响，并且将源域的马尔科夫模型同子结构正则化集合成新的、适用于源域的数据模型。实现从单业务、小样本数据分析到跨专业、全量的数据分析。

结合电网侧智能物联终端数据，采用粒迁移学习理论对用户电量行为进行序列分析，建立完整的电网侧用户用电行为分析体系。为了保护用电用户行为，提出面向社交网络的数据保护方法，通过对访问请求进行动态解析，获取操作对应的要素，与当前存储的各操作要素进行匹配，实现面向社交网络实现精确有效的数据保护。用电量行为分析能够通过价格杠杆鼓励节能、提升电能利用率、降低电采暖用户电费开支、支撑清洁能源发展，使内外部数据分析能力提升30%，工作效率提升4倍，并为国家制定各类政策性电价和清洁能源补贴政策以及相关政策的调整提供决策依据（如图3所示），全面实现电网侧数字化节能建设，提升智慧城市能源利用效率，促进智慧城市低碳高效、绿色科学的可持续发展。

图3 政策性电价和清洁能源补贴智能决策

四、打造电网侧智能物联综合信息管控平台

大连供电搭建了完整的面向智慧城市的电网侧智能物联综合信息管控平台，提出跨资源安全访问技术，通过属性代理证书实现云平台数据高速、安全的交互，提出分布式图计算系统数据切分与虚拟机网络资源分配技术，促进云端资源的高效利用，实现电网侧信息共享化和平台化，促进智慧城市建设中优化资源配置。

按照“一平台、组件化、微应用”原则，自主研发搭建了电网侧智能物联综合信息管控平台，以大数据云计算为核心，实现电网侧数据统一管控。针对不同的资源域不能够互相访问的缺陷，提出跨资源安全访问技术，通过属性代理证书，用户可以访问加入到任意一个资源域，同时可以通过可信任的第三方属性权威，来提供身份映射服务。实现云用户实体行为的监控，满足云安全资源需求。利用分布式计算技术，提供分布式运行引擎和协同计算功能，搭建分布式运行集群，提供流计算、内存计算等能力，满足不同的计算需求。为减少分布式计算的通信消耗，提出分布式图计算系统数据切分方法，充分考虑数据节点间的相似性特征以及基于标签实现了数据节点的社区划分，大大节省了计算通信开销。针对不同用户的网络资源需求分配不均的问题，提出虚拟机网络资源分配技术，根据不同的云端请求粒度，实现私有VLAN和公有VLAN的自动化分配，促进整体资源的高效利用。

图4 电网侧智能物联综合信息管控平台

面向智慧城市建设，着力打造集电网侧物联监控、安全可靠的电网侧物联通信、快速准确的智能决策等为一体的综合服务平台，促进供需对接、要素重组，使平台价值开发和资源整合共享成为培育企业核心竞争优势的重要途径。同时，资源整合和信息共享有助于打破智慧城市建设中各行业信息壁垒，优化资源配置，提高产业集群的生产效率、资源和能源的利用效率及集群竞争能力。研制的平台与国内外同类技术对比如下表所示：

电网侧综合监管服务平台能够动态对电网侧故障进行检测，并且能够高效、高质量的对故障数据进行实时传输，保证了故障维修的时效性，使电网侧能更安全、稳定的运行。信道保护相较于国内外同类技术，能够兼顾高检测率与低误警率。在决策与分析方面，实现了分类模型的在线学习，相对于国内外其他离线学习模型，能够大大节约分类模型构造的时间与资源消耗，同时能够获得更高的分类正确率。在智能物联平台方面，数据存储、交互速度和并发量远高于国内外同类技术。

大连供电完成了面向智慧城市的电网侧智能物联关键技术及应用的研究，集成和融合了生产管理系统、电网侧自动化系统、电网侧运行状态动态解析、电网侧信道安全管理系统、电网侧大数据智能决策、电网侧智能物联综合信息管控平台等系统资源，实现了电网侧整体基本概况、电网侧运行分析、电网侧故障隔离等功能模块，具有极高的推广和应用价值。目前，部分理论技术衍生出实际产品被广泛的推广应用到全国各地，如网络边界安全巡逻系统(NBSPS)，被应用到各大公司内部网络系统中，可以有效对网络边界设备安全策略进行检查、审计和优化，帮助用户提升安全策略审计与合规性检查的效率，使网络边界真正实现隔离防护和访问控制的功能。工业防火墙采用安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证和综合监控的方法，按照工业系统三层架构二层防护的理念，以实现我国电力、石油石化、铁路等国家关键基础设施的工业控制系统内部分层分域的安全防护，提高安全等级，更好的满足合规性的要求。网闸采用非网络方式实现工业控制网络不同安全域以及内、外网间的数据“无协议摆渡”，从而有效地抵御病毒、木马、黑客等通过各种形式发起的对企业数采网的恶意破坏和攻击活动，从而有效保护工业控制网络的安全。实施应用以来，在大连地区能够及时发现重过载电网侧线路，优化网架结构，降低线路损耗，增加供电区域0.99%售电量，降低供电区域0.09%的供电损失，极大提升了电网利润率。2016— 2018年，累计新增营业额1741320万元，新增利润318651万元。同时，减少电网运行维护和管理成本超亿元。