随着电网规模日益增大,各级电网运行人员面对的设备数量快速增长,日常工作中拟写操作票、日常操作、运行方式调整等都面临的误操作风险也逐步增大。单纯依靠人的主观意识去避免误操作难度太大。在此背景下,操作防误应运而生,由传统五防过渡到现在的拓扑防误,防误功能越来越多,防误面越来越广,目前防误系统的功能主要是,在调控指令发送前进行防误分析,若操作属于误操作,则进行闭锁,减少因操作失误造成的损失。而当前阶段的防误系统,主要还是基于专家经验建立起防误规则库,运行逻辑算法进行防误约束,防误规则库主要依赖人工进行配置,更新方式难以适应电网的快速发展。本文从新一代防误系统的建设需要出发,研究智能防误系统的构建,重点围绕基于机器学习的防误分析技术、基于边缘计算的调控云-端一体化防误技术进行研究,以全省运行单位实际操作为样本,通过样本训练形成防误模型,依托调控云数据共享的优势,构建云端广泛互联、边缘计算应用体系,旨在提高调控防误系统的识别精度和智能化水平,降低误操作风险,为电网的安全稳定运行提供支撑。论文主要工作和创新点如下:1)基于防误分析判断原理,从架构上和流程上对防误系统进行了重新设计,研究了基于机器学习的电网调控云防误系统的构建,并应用于实际电网调控自动化主站。2)将深度学习算法与防误分析理论相结合,引入基于栈式稀疏自编码器构建基于机器学习的防误分析神经网络模型,利用PCA和SVM提高防误分析准确率。3)基于边缘计算理论构建了防误系统调控云,实现防误系统的省地县一体化,解决了以往防误知识库各单位人工配置,无法对知识库进行统一更新的问题,为防误系统智能化提供了一种实用、高效、安全的防误手段。