第44章 大港油田（2/2）

第二层是时空图注意力网络（ST-GAT）。它能够处理节点和边的特征，动态更新图结构，捕捉电网中的时空关联。节点特征包括电压幅值、相角、频率、功率等23维数据，边特征包括线路阻抗、功率流、开关状态等7维数据。这一层能够对可疑数据进行更细致的分析，进一步提高检测的准确性。

###第三层：长程

第三层是Transforr-XL，它能够捕捉长达5分钟的长程依赖关系。系统采用了相对位置编码，d_odel=768，8head，12yer，能够处理复杂的长程异常模式。这一层的作用是确保系统能够检测到那些在长期内逐渐发展的异常。

###集成策略

三个层级的检测结果通过贝叶斯动态加权（onleEM）进行集成，每60秒更新一次权重。这种集成策略能够动态调整各层级的权重，确保系统在不同场景下的最佳性能。

##第四章：数据的力量

“ML-ADF2.0”系统的数据处理能力同样令人惊叹。系统处理的数据来自国家电网的全域，覆盖了6大区域、34省、1.2万座厂站，数据量达到了4.7PB。数据的采样频率包括SCADA4s、PMU100Hz、故障录波2kHz。为了确保数据的准确性和可靠性，系统采用了专家规则+CEP+主动学习的方式进行标注，共标注了1.03亿条异常片段，占总数据量的0.91%。

在数据处理过程中，系统采用了SMOTE-Tok混合采样+时序剪切+幅值缩放等数据增强技术，确保了数据的平衡性和多样性。这些数据的处理和标注，为系统的训练和优化提供了坚实的基础。

##第五章：危机解除

回到2024年5月12日的危机现场，“ML-ADF2.0”系统在捕捉到异常信号后，迅速启动了检测流程。系统在0.8秒内给出了“负阻尼振荡”的告警，调度员在1.2秒内触发了直流调制，成功避免了切负荷152MW的灾难性后果。这场危机的解除，不仅展示了“ML-ADF2.0”系统的强大性能，也证明了国产超算平台在电网异常数据检测中的巨大潜力。

##第六章：未来展望

“ML-ADF2.0”系统的成功应用，为电网异常数据检测开辟了新的道路。它不仅提高了检测的效率和准确性，还降低了检测误差，为电网的安全稳定运行提供了有力保障。未来，随着技术的不断进步和创新，国产超算平台将在更多领域发挥重要作用，为国家的能源安全和经济发展做出更大的贡献。

在国家电网的监控中心，工程师们望着屏幕上逐渐恢复正常的电网数据，脸上露出了欣慰的笑容。他们知道，这场危机已经过去，但他们的使命还在继续。他们将继续守护着电网的安全，用智慧和勇气，守护着这片光明的土地。