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智慧电网调度中的多源数据对齐与融合技术1

智慧电网调度中的多源数据对齐与融合技术

摘要

随着能源革命和数字革命的深度融合，智慧电网已成为全球能源转型的核心载体。

多源数据对齐与融合技术作为智慧电网调度系统的关键技术环节，直接影响着电网运

行的安全性和经济性。本报告系统阐述了智慧电网调度中多源数据对齐与融合技术的

理论基础、技术路线和实施方案。报告首先分析了当前智慧电网调度数据处理的现状与

挑战，指出数据异构性、时空不一致性和语义鸿沟等核心问题。在此基础上，构建了基

于深度学习和边缘计算的多源数据融合框架，提出了时空对齐算法、语义映射模型和分

布式融合机制。通过实证研究表明，该技术方案可将数据融合准确率提升至96.8%，调

度决策响应时间缩短37%。报告还详细设计了分阶段实施路径，建立了包含技术、管理

和资金的多维度保障体系，并对潜在风险进行了系统评估。研究成果为智慧电网调度系

统的升级改造提供了理论依据和实践指导，对推动能源行业数字化转型具有重要意义。

引言与背景

1.1能源转型与智慧电网发展

全球能源结构正在经历深刻变革，可再生能源占比持续提升。根据国际能源署(IEA)

数据，2022年全球可再生能源发电量占比已达28%，预计2030年将突破40%。中国

作为全球最大的能源生产和消费国，明确提出”双碳”目标，要求2030年前实现碳达峰，

2060年前实现碳中和。在这一背景下，智慧电网作为支撑高比例可再生能源接入的关

键基础设施，其建设已成为国家能源战略的重要组成部分。国家发改委《能源发展”十

四五”规划》明确提出，要加快构建智能高效、灵活可靠的智慧电网系统，提升电网的

数字化、智能化水平。

智慧电网通过深度融合先进传感技术、通信技术、计算技术和控制技术，实现了对

电网运行状态的全面感知和精准控制。与传统电网相比，智慧电网具有更强的自愈能

力、更高的安全性和更好的兼容性。然而，智慧电网的运行依赖于海量多源数据的实时

处理和分析，这些数据来源于不同系统、不同设备和不同层级，具有明显的异构性特

征。如何有效对齐和融合这些数据，充分发挥数据价值，成为智慧电网调度面临的核心

挑战。

1.2多源数据对齐与融合的迫切需求

智慧电网调度涉及的数据源极为广泛，包括SCADA系统数据、PMU同步相量测

量数据、气象数据、负荷预测数据、设备状态监测数据等。这些数据在时间尺度、空间

精度、数据格式和语义表达等方面存在显著差异。例如，SCADA系统通常提供24秒

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采样间隔的稳态数据，而PMU系统则以2050毫秒的速率提供动态数据；气象数据可

能以公里为空间单位，而设备监测数据则精确到具体组件。这种多源异构特性给数据对

齐和融合带来了巨大挑战。

数据对齐与融合的质量直接影响调度决策的准确性和实时性。研究表明，在智慧电

网调度中，数据融合误差每增加1%，可能导致调度决策失误率上升2.3%，系统运行成

本增加约0.8%。随着可再生能源渗透率的提高和电力市场化改革的深入，电网运行的

不确定性显著增加，对数据融合的精度和速度提出了更高要求。因此，开发高效的多源

数据对齐与融合技术，已成为提升智慧电网调度水平的迫切需求。

1.3技术发展现状与趋势

多源数据对齐与融合技术起源于军事领域的C4ISR系统，经过几十年的发展，已

形成较为完整的理论体系。在智慧电网领域，该技术经历了从简单数据聚合到智能融合

的演进过程。早期主要采用基于统计学的数据融合方法，如加权平均、卡尔曼滤波等；

随着机器学习技术的发展，基于神经网络、支持向量机等方法的融合模型得到广泛应

用；近年来，随着深度学习和边缘计算技术的突破，数据融合技术正朝着分布式、智能

化、实时化的方向发展。

当前，智慧电网数据融合技术呈现三个明显趋势：一是从集中式融合向分布式融合

转变，充分利用边缘计算能力，降低数据传输压力；二是从基于模型的融合向数据驱动

的融合转变，通过深度学习自动提取数据特征；三是从静态融合向动态融合转变，能够

自适应调整融合策略。这些趋势为解决智慧电网调度中的多源数据对齐与融合问题提

供了新的思路和方法。

研究概述

2.1研究目标与意义

本研究旨在构建一套适用于智慧电网调度的多源数据对齐