基于大数据技术的配网故障抢修分析预测系统的设计与实践.pdfVIP

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基于大数据技术的配网故障抢修分析预测系

统的设计与实践

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摘要：随着大数据技术的发展，并在推广和应用中逐渐成为国家电网公司深度挖掘海量数据

中有价值数据的主要研究方向。配网故障抢修是供电服务的核心业务，传统的抢修模式是被

动接受式抢修，只能被动接受故障工单，仅能通过识别可靠性低的配电网的某个区域或某个

设备，不能主动地对可靠性低的配电网区域或设备有针对性地预先维护管理，不能从根本上

规避不必要的损失，而且抢修任意环节运转不畅都会影响服务质量和效率。优选抢修车辆路

径规划，严格计算和综合分析抢修人员、物资以及抢修路径，从而确保智能抢修调度系统的

科学性以及合理性。

通过配网抢修进行综合调度和工单实时追踪，规范配网故障抢修统一指挥流程，精简抢

修管控工作，达到提前预测设备故障的目的，提高配网故障抢修的抢修工作效率，进而提高

供电服务质量。

关键词：抢修;大数据技术;挖掘;预测;价值

引言

近年来，随着国家电网公司“大检修”体系建设完成，变电站规模数量剧增，电网结构

日益复杂，突发事件偶然性等内外部原因，设备故障时有发生。一方面，传统的设备故障预

测缺乏系统的科学方法支撑及有效预警决策机制;另一方面，各运检系统数据之间缺乏关联

性，运维的时效性和效率很低。基于现有的变电设备检修运维的业务现状，本课题借助大数

据挖掘分析方法，开展了变电设备故障预测预警、动态运维策略研究等关键工作，为设备运

行维护、巡视周期、检修计划提供科学的辅助决策和数据支撑。

1大数据技术

大数据技术是计算机信息管理系统经过长时间深化应用之后的产物。大数据技术可以预

测业务趋势、挖掘数据价值，通过数据集成管理、存储、计算和分析挖掘等多项功能，可以

实现电网业务场景模式的创新和应用提升。而所谓的大数据是指超过传统数据库系统处理能

力的数据，具有数据体量巨大、数据类型多样、处理速度迅速和价值密度低四大特征。大数

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据技术最重要的是利用大数据算法进行智能化、深入化以及有价值性地深度分析出高价值信

息，将挖掘出的高价值信息充分发挥其最大价值。大数据挖掘技术涉及多方面的理论知识，

包括数据库技术、统计分析、机器学习、人工智能等学科，是一个多学科交叉融合的综合应

用领域。大数据技术的应用意味着必须拥有以海量原始采集数据为挖掘基础，深度挖掘采集

到的数据潜在价值，将理论技术应用到实际工作之中，凭借大数据技术数据处理平台的数据

挖掘优势，可以最大限度地挖掘大数据潜在的数据价值，进而提高生产作业的效率和管理预

测能力，提升供电服务水平。

2大数据技术在故障预测中的应用

2.1电力大数据平台的整体构架

在电力大数据平台上，数据越是丰富、准确、细致，智能电网系统越能发挥真正的实质

性作用。我国智能电网大数据的整体框架主要包括三层，分别是数据集成，计算分析以及实

践应用。在我国电网系统不断完善建设的过程中，大数据技术不仅能对输变电设备的动态进

行准确的评估以及预测，也能识别复杂的输变电设备故障。智能电网大数据平台的主要技术

包括数据的集成、储存、处理、分析等，通过各个技术模块的相互配合实现智能电网数据的

融合。电力大数据技术平台不仅能实现大量数据的集成分析处理，也能协调不同能源之间的

配合，合理解决问题，实现节能减排的目的。

2.2大数据技术在电网状态监测中的应用

电网状态检修是提高电网系统运行安全以及降低故障发生频率的重要方式，但是由于智

能电网运行状态的数据过于庞大，经常会导致数据的分析与整理出现误差。而大数据技术的

应用，不仅可以用最快的速度处理所有数据，还可以及时分析、整理、获取这些数据的核心

价值，提前监测到故障点，消除安全隐患。大数据技术的算法有很多，其中主要包括分类

法、神经网络法、关联规则法等，通过将数据之间的差别进行分析，进而优化处理数据。

大