电网故障在线诊断的实用性有待提高。目前，在线错误诊断算法大多依赖于单个数据源，容易受到底层数据质量的影响，错误分析的准确性不高。因此，有必要研究基于多源信息集成的综合在线错误诊断，以提高在线错误的准确性和可诊断性。过去，调度中心的生产系统是独立建立的，包括能源管理系统（EMS），广域测量系统（WAMS），在线安全稳定预警、继电用保护系统）和在线监控，如在线安全稳定预警、继电保护和故障信息管理系统。报警信息分布在不同的独立系统中，缺乏有效的集成和分类。在传输过程监控中，必须同时监控多个系统的报警信息，增加了报警处理的压力，难以满足大电网综合运行的业务需求。因此，从日常监控服务调度的角度来看，需要统一的报警服务接口，实现各种应用功能的报警信息的整合、分析和分类显示，提高操作人员的报警处理效率和电网的整体运行。

（1）分级报警技术。所谓分层报警技术主要是在垂直智能报警综合工程的基础上发展起来的，主要由车站报警和各级报警组成。以下是两个技术组成部分的分析。对于电站报警，实际报警数据主要来自变电站工作信号、开关位移和故障波数据、单元相数据等，有效匹配相关故障重量。在此基础上，可以对可能出现故障的相关设备做出其他有效判断，主要包括设备激活时是否出现错误。如果设备断电，需要有效分析实际整流信号，并提供故障波的数据集和故障区位置。在各级发送和报警方面，利用各级收集的报警信息和其他发射机共享的信息，形成报警信息重复，综合分析冗余数据，实现有效的数据过滤。

（2）多源报警技术。与分级报警技术相比，多源报警技术主要是在横向智能报警的一般结构的基础上发展起来的。报警信息从网络运行监控信息采集、聚合事件信号采集、相应二次设备使用信号采集等多源采集。在此基础上，首先要验证严格的多源报警信息，得到相应的验证结果。其次，根据验证结果，对相关可能出现的故障进行有效的在线分析，通过研究分析得出故障结果。三是在故障分析的基础上，有效整合所有故障信息，最终得到故障总结。可以说，这种报警技术可以从多个方面收集报警信息。只要能按照报警规则有效收集相关报警信息，就能保证报警信息的可靠性、有效性和实时性。此外，多源报警技术还可以逐层分析总结报警信息，提高最终故障总结的科学性和有效性，为提高电网故障处理和业务运行水平奠定基础。

（3）分类报警技术。所谓分类报警技术，主要是在综合分组的基础上，对报警信息进行有效分类，实现及时的错误处理。该技术可以有效地整合和分类分散的报警信息，如高度总结报警死亡分散为动态信息、稳态信息和干扰信息，然后对这些信息进行分类，有效地确定可用的报警信息和无用的信息，从而对故障区域和实际缺陷设备做出良好的判断。与多源报警技术和分级报警技术相比，该报警技术的应用相对简单方便，但没有上述两种技术的科学效果和有效性。因此，与上述两种技术相比，该技术的应用范围相对有限。

通过SparkStreaming首先，要实现决策树完成的电网故障跟踪模型，SparkStreaming本地决策树划分的故障数据以灵活分布式数据集的形式存储，每个故障数据以灵活分布式数据集的形式存储。RDD数据以块的形式存储在每个节点中。例如，警报信息可以每两秒设置一次，以匹配RDD，在分发错误数据时，分布式决策树错误跟踪器将作为数据流运行。同样，每个信息增量下的分支规则程序对应于数据流内部RDD操作，通过SparkStreaming脉冲处理系统，综合算法输出各支路的判断结果[3]。

（1）基于专家知识库的故障处理辅助决策。综合智能报警作为智能网络传输控制系统的核心功能之一，已成为调度日常监控和故障排除的重要技术支持工具。智能是一个渐进的创新过程。根据输电过程监控的业务需要，需要在现有功能的基础上进行故障搜索，预警未来运行趋势的风险，支持大电网的安全运行。

（2）电网未来运行情况的风险预警。目前，综合智能报警功能主要集中在设备故障定位、电网运行状态调整、故障较弱后恢复供电等故障处理的支持能力上。调度过程的经验往往是决定错误处理效率的关键因素。收集、整合故障处理经验调度、离线事故预案、设备运行隐患等非结构化信息，形成调度故障处理专家知识库。当实际故障发生时，可在线使用专家知识库，为事故处理调度提供附加建议，有效提高故障处理效率。此外，对于小故障，基于各种报警信息的一致性，结合调度过程经验库，可自动提交试运行步骤，手动确认和过程审核后发送至监控系统，完成远程切换过程，实现小错误的自我修复控制。

综上所述，本文提出了一种基于大数据平台的电网故障跟踪方法，可以更好地预警和处理电控系统的故障，具有较高的应用价值和良好的应用前景。随着我国新能源开发技术的不断升级和我国高速电网建设的不断推进，我国电网的实际运行特点发生了显著变化。在这种环境下，需要在电网系统中应用多源报警技术、分级报警技术和相应的分级报警技术。