网络智能化背景下电网运行数据的价值挖掘与安全治理 —— 基于绍兴地区的实践研究

作者：董建华

摘要

在全球能源数字化转型与 “双碳” 目标驱动下，网络智能化技术与电网运行数据的深度融合成为新型电力系统建设的核心支撑。本文以绍兴地区电网智能化实践为样本，系统分析网络智能化技术在电网运行数据采集、处理、应用全链条的赋能路径，重点探讨边缘计算、人工智能等技术的落地成效，揭示数据价值释放过程中的安全风险与治理瓶颈。研究表明，通过构建 “云 - 边 - 端” 协同的数据处理架构、建立多维度安全防护体系及产学研协同生态，可实现电网运行数据的安全高效利用。绍兴 AI 自适应调度系统的实践验证了该路径的可行性，为县域电网智能化升级提供了可复制经验。

关键词

网络智能化；电网运行数据；边缘智能；安全治理；新型电力系统

一、引言

（一）研究背景

全球能源结构加速向清洁化、数字化转型，我国智能电网建设进入规模化发展阶段，截至 2024 年底，全国智能电表保有量已超 6.5 亿只，覆盖率达 99% 以上，电网运行数据呈现爆发式增长。绍兴作为长三角重要工业城市，2025 年光伏装机容量较 2021 年增长三倍，达 4600 兆瓦，新能源的间歇性与波动性使电网调度难度剧增，传统数据处理模式已无法满足安全运行需求。

网络智能化技术的突破为解决这一矛盾提供了关键路径。从南方电网数字化换流站的全景感知到国家电网 “光明电力大模型” 的故障诊断应用，智能化技术正重构电网数据利用模式。但伊比利亚半岛大停电事件警示，数字化进程中电网系统脆弱性同步提升，2025 年全球网络安全报告显示，电力系统已成为关键基础设施攻击的首要目标，数据安全与价值挖掘的平衡成为行业核心挑战。

（二）研究意义

理论层面，本文结合绍兴地区实践，构建 “技术应用 - 价值转化 - 安全治理” 的分析框架，弥补现有研究对区域电网数据智能化应用关注不足的缺陷。实践层面，通过剖析 AI 自适应调度系统等本地案例，提炼数据驱动的电网优化路径，为同类城市电网升级提供实操参考，同时为绍兴打造 “数智电力示范城市” 提供决策支撑。

（三）研究方法

本文采用文献研究法，系统梳理网络智能化、电网数据治理领域的前沿成果；运用案例分析法，深度解析绍兴 AI 调度系统、香港大学边缘智能技术等典型案例；通过比较研究法，对比国内外电网数据安全治理模式，提出适配绍兴实际的解决方案。

二、网络智能化与电网运行数据的理论框架

（一）核心概念界定

网络智能化是指以人工智能、边缘计算、大数据等技术为核心，实现网络感知、决策、控制自主化的技术体系，在电网领域表现为 “源网荷储” 全环节的数据智能处理能力。电网运行数据涵盖发电侧出力数据、输电侧设备状态数据、配电侧负荷数据等多维度信息，其价值密度随智能化处理水平提升呈指数级增长。

（二）技术赋能逻辑

网络智能化对电网运行数据的赋能体现在三个维度：数据采集层面，通过智能传感器、北斗定位等技术实现全域感知，绍兴配电网已实现设备状态秒级更新；数据处理层面，“云 - 边 - 端” 架构破解资源限制，联邦分割学习技术使智能电表内存占用降低 95.5%；数据应用层面，人工智能算法实现负荷预测、故障诊断等精准决策，绍兴系统可提前识别新能源消纳瓶颈。

（三）价值转化机理

电网运行数据的价值转化遵循 “数据 - 信息 - 知识 - 决策” 的演进路径：通过数据清洗与整合形成标准化信息，经算法建模提炼电网运行规律，最终转化为调度优化、运维升级等决策指令。南方电网新能源功率预测平台接入 13 亿条数据，使预测精度提升 15%，印证了数据规模与价值产出的正相关性。

三、绍兴电网运行数据智能化应用的实践探索

（一）发展基础

绍兴具备 “政策 + 技术 + 市场” 三重优势：政策层面，作为浙江省 “数字电网试点城市”，享有省级专项资金支持；技术层面，国网绍兴供电公司已建成覆盖全域的光纤通信网络，数据传输时延低于 20 毫秒；市场层面，滨海工业园区等负荷中心形成稳定的数据需求场景，为技术落地提供试验场。

（二）关键技术应用场景

1.AI 自适应调度系统

该系统作为绍兴电网的 “数字大脑”，通过深度学习 4600 兆瓦光伏电站的历史出力数据，实现新能源消纳能力的实时测算。2025 年 4 月，系统检测到新昌回山镇光伏出力骤增，及时推送反送电抑制策略，避免了配电网损耗加剧。与传统调度相比，其异常识别响应时间从 30 分钟缩短至 2 分钟，新能源利用率提升 8%。

2.配电网数字化规划平台

借鉴嘉兴配电网自动规划系统经验，绍兴将电网数据与国土空间规划数据深度耦合，实现项目规划周期从 3 个月压缩至 1 周。在柯桥区试点中，该平台使规划可研偏差率降低 14%，有效解决了新能源电站接入的空间协调难题。

3.设备智能运维体系

引入光明电力大模型的故障诊断模块，对变压器等核心设备的 1000 余项参数进行实时监测。绍兴滨海换流站应用表明，设备缺陷研判时间从 1 周缩短至 4 小时，运维人员工作量减少 60%，印证了 AI 技术在数据解析中的高效性。

（三）成效与数据支撑

截至 2025 年 6 月，绍兴电网智能化改造已实现三大突破：新能源消纳率从 82% 提升至 90%，配电网故障停电时间缩短 40%，电力输送损耗降低 3.2 个百分点。数字化手段使年度电网运维成本减少 1.2 亿元，数据驱动的精准调度成为保障供电可靠性的核心支撑。

四、电网运行数据智能化应用的核心挑战

（一）技术层面：数据处理与适配难题

1.资源约束瓶颈

绍兴配电网仍有 30% 的智能电表存在内存不足问题，难以承载复杂算法部署。虽可借鉴联邦分割学习技术降低资源消耗，但第三方设备的硬件异构性导致技术适配成本较高。

2.数据质量短板

分布式光伏电站的数据上传频次差异较大，部分小型电站每 15 分钟上传一次数据，与主网秒级采集的精度不匹配，造成 “数据孤岛”。绍兴电网数据完整性仅达 89%，制约了 AI 模型的预测精度。

（二）安全层面：网络攻击与隐私泄露风险

1.攻击面持续扩张

绍兴电网已接入各类终端设备超 50 万台，较 2020 年增长 2 倍，第三方组件的安全漏洞成为主要风险点。2024 年监测到针对本地电网的扫描攻击超 3000 次，隐蔽性渗透攻击占比提升至 45%。

2.数据隐私保护压力

用户用电数据包含敏感信息，但绍兴尚未建立电力数据分级分类标准。在负荷聚合服务中，数据共享边界模糊，存在隐私泄露隐患，与《个人信息保护法》要求存在差距。

（三）治理层面：协同机制与标准缺失

1.跨主体协同不足

电网企业、新能源场站、通信运营商的数据共享机制尚未建立，绍兴 130 余家光伏企业中，仅 40% 向调度中心开放实时数据，导致新能源预测偏差率高达 12%。

2.标准体系不统一

设备通信协议涵盖 IEC 61850、DL/T 645 等 10 余种类型，数据格式差异使跨系统整合成本增加 30%。这一问题在长三角跨区域电力交换中尤为突出，制约了数据价值的跨域释放。

五、优化路径与政策建议

（一）技术升级：构建高效数据处理体系

1.推广 “云 - 边 - 端” 协同架构

借鉴香港大学研究成果，在绍兴全域智能电表中部署联邦分割学习模块，通过模型分层训练降低硬件需求。建议 2026 年前完成存量电表升级，实现边缘侧数据处理率提升至 70%。

2.建立数据质量管控机制

制定《绍兴电网数据采集规范》，要求新能源场站统一采用 1 分钟级数据上传频次，对数据完整性低于 95% 的场站实施电价联动处罚。搭建数据清洗中台，利用 AI 算法自动修复异常数据。

（二）安全强化：打造全链条防护体系

1.构建主动防御网络

引入电力鸿蒙操作系统作为终端安全底座，在滨海工业园区试点 “零信任” 防护架构。建立跨区域威胁情报共享机制，与上海、杭州电网形成攻击溯源协同网络。

2.完善隐私保护机制

参照欧盟《关键基础设施保护指令》，将绍兴电网数据划分为核心、敏感、一般三个等级，对用户用电数据采用差分隐私技术进行脱敏处理，明确数据共享的 “安全沙盒” 边界。

（三）治理创新：健全协同发展生态

1.建立多方协作平台

由绍兴市政府牵头，组建 “电网数据协同联盟”，整合供电公司、光伏企业、高校等主体资源，建立数据共享激励机制，对开放实时数据的企业给予度电补贴 0.01 元。

2.推进标准统一进程

联合长三角能源监管机构，制定区域统一的数据通信标准，2025 年底前完成绍兴电网设备协议改造，实现跨主体数据格式互通。依托数智电网科创园，研发适配本地场景的标准化接口。

（四）政策保障：强化制度支撑

建议绍兴市政府出台《数字电网发展三年行动计划》，设立 5 亿元专项基金用于技术研发；将数据安全纳入电网企业考核体系，对发生隐私泄露事件的主体处以最高 500 万元罚款；推动 “电力数据 + 政务数据” 融合应用，在园区能耗管理等场景开展试点。

六、结论与展望

网络智能化为电网运行数据的价值释放提供了技术范式，绍兴地区的实践表明，通过 AI 调度、数字化规划等技术应用，可有效提升电网对新能源的消纳能力与运行效率。但技术适配不足、安全风险加剧、治理机制缺失等问题仍制约着数据价值的充分挖掘。

未来，需以 “技术创新 - 安全防护 - 治理升级” 三位一体路径推进电网数据智能化应用：在技术层面构建 “云 - 边 - 端” 协同处理体系，在安全层面打造主动防御与隐私保护双重屏障，在治理层面建立跨主体协同与标准化支撑机制。随着绍兴 AI 自适应调度系统的全域推广与长三角数据协同机制的完善，电网运行数据将从 “被动采集” 转向 “主动赋能”，为新型电力系统建设提供坚实数据支撑。