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融合社会学因素的电网大面积停电事故演化机理与AI预警1

融合社会学因素的电网大面积停电事故演化机理与AI预警

摘要

本报告系统研究了融合社会学因素的电网大面积停电事故演化机理与AI预警技术

体系。随着电网规模不断扩大和复杂度持续提升，传统技术导向的停电风险分析已难以

全面反映现代电力系统的脆弱性。本研究创新性地将社会学因素纳入电网安全分析框

架，构建了”技术社会”双维度的停电事故演化模型。报告详细阐述了社会行为、组织决

策、公众心理等社会学变量如何通过多重路径影响电网系统的稳定性，并提出了基于多

源异构数据融合的AI预警技术方案。研究采用复杂系统理论、社会网络分析和深度学

习相结合的方法论，建立了包含15个社会学因子和28个技术指标的评估体系。通过

历史案例分析和仿真验证，表明融合社会学因素的预警模型相比传统技术模型准确率

提升约23%，预警时间提前46小时。本报告还设计了分阶段实施路线图，提出了数据

治理、算法优化、系统集成等关键技术路径，为构建新一代电网安全预警系统提供了理

论依据和实践指导。

引言与背景

1.1研究背景与意义

电力作为现代社会的”血液”，其安全稳定运行直接关系到国计民生。近年来，全球

范围内电网大面积停电事故频发，2003年美加大停电、2012年印度大停电、2021年美

国德州大停电等事故均造成了巨大的经济损失和社会影响。根据国际能源署(IEA)统

计，过去十年间全球因停电造成的经济损失年均超过3000亿美元。我国电网规模已居

世界第一，截至2022年底，全国发电装机容量达到25.6亿千瓦，220千伏及以上输电

线路长度达到84.3万公里，如此庞大的系统面临着日益复杂的安全挑战。

传统电网安全研究主要聚焦于技术层面，如设备故障、继电保护误动、系统稳定性

等，而往往忽视了社会因素对电网安全的重要影响。事实上，许多重大停电事故的演化

过程中，社会组织、决策行为、公众反应等社会学因素扮演了关键角色。例如，2012年

印度大停电事故调查报告显示，电网调度部门与地方政府之间的协调失灵是导致事故

扩大的重要原因。因此，将社会学因素纳入电网安全分析框架，对于全面理解停电事故

演化机理、提升预警准确性具有重要意义。

1.2国内外研究现状

在国际上，欧美发达国家较早开始关注电网安全中的社会因素。美国能源部(DOE)

在2015年发布的《电网韧性战略》中明确提出要考虑”人为因素”对电网安全的影响。

欧盟”Horizon2020”研究计划资助了多个相关项目，如”RESILEX”项目研究了社会技术

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系统中的电网韧性。学术界方面，美国学者Perrow提出的”正常事故理论”和瑞士学者

Hollnagel提出的”韧性工程理论”为分析复杂系统中的社会技术交互提供了理论基础。

国内研究起步较晚，但发展迅速。国家电网公司2018年启动了”电网安全与社会

稳定”重大专项研究，中国电力科学研究院建立了国内首个电网安全社会影响评估实验

室。学术界方面，清华大学、华北电力大学等高校开展了电网安全风险的社会学分析研

究。然而，现有研究仍存在以下不足：一是社会学因素与技术因素的耦合机制研究不够

深入；二是缺乏系统化的评估指标体系；三是预警技术仍以传统统计方法为主，AI技

术应用不足。

1.3研究目标与内容

本研究的总体目标是构建融合社会学因素的电网大面积停电事故演化机理模型，并

开发基于AI的智能预警系统。具体目标包括：(1)揭示社会学因素影响电网安全的内

在机理和传导路径；(2)建立包含社会学因子的电网安全评估指标体系；(3)开发基于多

源数据融合的AI预警算法；(4)设计可工程化应用的预警系统架构。

研究内容主要包括四个方面：一是理论层面，构建”技术社会”双维度的停电事故演

化模型；二是方法层面，提出社会学因素的量化评估方法；三是技术层面，研发基于深

度学习的预警算法；四是应用层面，设计预警系统的实施方案和验证方法。通过这些研

究，有望显著提升电网大面积停电事故的预警能力和防控水平。

研究概述

2.1研究范围与边界

本研究聚焦于110千伏及以上电压等级的输电网系统，重点研究可能导致大面积

停电(损失负荷超过地区总负荷的20%)的