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电力系统仿真数据与真实运行数据混合驱动的异常检测验证平台1

电力系统仿真数据与真实运行数据混合驱动的异常检测验证

平台

摘要

随着电力系统向智能化、数字化转型，异常检测技术已成为保障电网安全稳定运行

的关键环节。本文提出了一种基于仿真数据与真实运行数据混合驱动的异常检测验证平

台方案，旨在解决当前电力系统异常检测技术验证中存在的数据不足、场景覆盖不全、

验证周期长等问题。该平台通过构建高精度仿真模型、融合多源异构数据、设计标准化

验证流程，为异常检测算法提供全面的测试环境。报告详细阐述了平台的理论基础、技

术路线、实施方案及预期成果，并进行了风险评估与效益分析。研究表明，该平台能够

显著提升异常检测技术的可靠性和实用性，为电力系统安全防护提供有力支撑。平台建

成后，预计可将异常检测算法的验证效率提升60%以上，误报率降低至5%以下，为

新型电力系统建设提供重要技术保障。

引言与背景

1.1电力系统智能化发展现状

近年来，随着能源革命和数字革命的深度融合，电力系统正经历着前所未有的变

革。根据国家能源局发布的《新型电力系统发展蓝皮书（2023年）》，我国电力系统已

进入加速转型期，新能源装机容量占比预计到2030年将达到40%以上。这种转型带来

了系统结构的复杂化、运行方式的多样化以及数据规模的爆炸式增长。传统的基于人工

经验的异常检测方法已难以适应新型电力系统的需求，智能化、数据驱动的异常检测技

术成为必然选择。

电力系统异常检测是指通过监测系统运行参数，及时发现偏离正常状态的行为或事

件，包括设备故障、网络攻击、操作失误等多种类型。随着物联网、大数据和人工智能

技术的发展，基于机器学习的异常检测方法在电力系统中得到广泛应用。然而，这些算

法的有效性高度依赖于训练数据和验证场景的全面性，单一数据源往往难以满足需求。

1.2异常检测技术验证的挑战

当前电力系统异常检测技术验证面临三大核心挑战：首先是真实异常数据稀缺，电

力系统作为关键基础设施，正常运行时异常事件发生概率低，导致可用于算法训练和测

试的真实异常数据样本不足；其次是仿真数据与真实数据存在差距，传统仿真模型难以

完全复现实际系统的复杂动态特性，导致基于纯仿真数据的验证结果与实际应用存在

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偏差；最后是验证场景覆盖不全，电力系统异常类型多样，现有验证环境难以涵盖所有

可能的异常场景。

根据中国电力企业联合会的调研数据，目前约65%的电力企业在异常检测算法部

署前仅能完成不超过50%的典型场景验证，这严重制约了算法的可靠性。因此，构建

一个能够融合仿真与真实数据、覆盖全面场景的验证平台已成为行业迫切需求。

1.3研究意义与价值

本研究的意义主要体现在三个方面：在技术层面，通过混合驱动验证平台，可以解

决单一数据源验证的局限性，提升异常检测算法的鲁棒性和泛化能力；在应用层面，平

台能够为电力企业提供标准化的验证工具，降低新技术应用门槛；在行业层面，有助于

推动电力系统安全防护技术的标准化和规范化发展。

从经济效益角度看，根据国家电网公司测算，通过有效的异常检测可减少约30%

的电网事故损失。本平台的建成将显著提升异常检测技术的可靠性，预计每年可为行业

避免数十亿元的经济损失。同时，平台还将促进相关产业链发展，带动仿真建模、数据

分析、人工智能等技术在电力行业的深度应用。

研究项目概述

2.1项目定位与目标

本项目旨在构建一个国际领先的电力系统异常检测验证平台，通过融合高精度仿

真数据与真实运行数据，为各类异常检测算法提供全面、可靠的测试环境。平台将覆盖

发电、输电、配电、用电全环节，支持设备级、系统级、网络级多尺度异常检测验证。

总体目标是打造成为电力系统安全防护技术研发的”试验田”和”孵化器”。

具体而言，平台将实现三大核心功能：一是提供多源异构数据的融合与管理能力，

支持仿真数据、历史运行数据、实时监测数据的统一处理；二是构建标准化验证流程，

包括场景设计、算法测试、性能评估等全流程支持；三是建立开放的验证服务生态，支

持科研机构、设备厂商、电力企业等多方参与。

2.2核心创新点

本项目的创新性主要体现在四个维度：在数据层面，首