配网设备运行中大数据挖掘分析应用

配网设备运行中大数据挖掘分析应用

朱 阳

国网浙江临海市供电公司， 浙江 台州 317000

摘 要：近年来，社会各界逐渐重视科技研究，开发了很多新技术。大数据挖掘技术是当今较为先进的技术之一，已广泛应用于各个行业和领域，为整个社会的发展贡献了巨大的力量。在配电网系统中，通过应用该技术，可以对设备进行施工，对设备的故障数据进行挖掘，并开展相应的预警处置工作，对整个电力系统的运行具有重要意义。

关键词：配网设备；大数据挖掘；分析应用

1 大数据挖掘技术的特点

随着计算机网络的应用，越来越多的数据信息逐渐出现在社会中。有效地收集和分析这些数据可以为各项活动的开展提供有力的支持。在此背景下，大数据挖掘技术逐渐出现，即以相应的关键词为中心，利用相应的技术手段收集相关数据信息，然后在此基础上进行深入分析并得出具体结论的过程。有很多常见的方法，包括:（1）神经网络方法是在人类神经原型的基础上发展起来的一种分析方法。该方法计算速度快，可以同时进行多种分析活动。然而，它也有一些缺陷，即普通人很难掌握分析原理。（2）遗传算法是在遗传学的基础上逐渐发展起来的一种计算方法，这种方法的计算结果更加准确，可以与其他算法有效地集成，并且可以同时进行多种分析活动，但是它的计算量非常大，算法非常复杂，还有收敛问题。（3）决策树法，根据数据的特点，将其划分为不同的类型，然后找出有效的信息。其优点是操作简单，易学，但精度不是很高。

2 配网设备运行中大数据挖掘技术的应用

2.1 配电网设备的运行监测

配电网的设备运行，基于数据挖掘技术的应用，通过专题地图，详细、准确的显示整个系统的运行状况，工作人员只需要看一眼图像，就可以掌握设备运行情况，有利于整个配电网系统的设备实时监控，为决策方案的建立打下良好的基础。常见功能包括：（1）监控设备运行状态。配电设备在运行过程中，经常受到跳闸、接地、断线缺相等因素的干扰。如果出现这些情况，将对整个系统的运行造成很大的干扰。应用大数据挖掘技术可以尽早发现这些异常。（2）检测缺陷和隐患。对于长期运行的配电设备来说，可能存在一些隐藏的缺陷隐患，通过对缺陷隐患的检测，掌握缺陷的数量和类型，可以有利于缺陷的处理。（3）工作计划数据测试。相关企业，根据自身发展需要，结合配电设备的具体情况，编写相应的运维计划，合理安排工作，收集各班组的工作信息，检测工作的实施情况，判断工作是否符合要求，是否达到预期目标。（4）用户停电检测。针对不同类型的客户，检测停电情况，包括停电的起点，累计停电时间，分析停电原因。并通过图像的方式，将信息呈现出来，以增强对这些条件的理解。

2.2 配网设备故障的动态分析

在配电设备运行过程中，通过大数据挖掘技术对故障进行动态分析。主要包括以下几个方面:（1）主线失败。一般来说，具体分析可以从两个方面入手。从各个方面得到的结果可以验证从另一方面得到的结果是否准确。最后，可以利用这两个结果进行判断。直接采集主干线开关跳闸信息，从系统的顶端到底层逐步进行拓扑分析；另一种情况是，在没有获得主干线开关脱扣信息时，根据各支路的数据，结合触点开关的具体情况，将电源点逐渐延伸到开关，然后逐步从系统的顶部到底部进行拓扑分析，构建电源故障模块。（2）支线失电。对这一故障诊断时，可采用两种方案，一个方案得出结果后，又可验证另一方案得到结果是否准确，最后通过两个结果共同做出判断。一种是在故障线路当中，采集相关信息后，由系统的上端到下端，逐渐展开拓扑分析；另一种是在没有获取相关信息时，通过告警的方式，从电源点开始，逐渐延伸至开关处，之后以其为起始，由系统的上端到下端，逐渐展开拓扑分析。（3）接地故障。通过相关设备数据的读取，结合设备运行情况，即可确定出其是否出现接地问题。（4）失电故障。判断原理与支线失电基本相同。

2.3 配网设备故障的预警处理

针对相应的分析结果，结合环境、设备自身等因素，缺点出设备可能出现的故障，并制定出相应的处理方案。（1）配网停运。在拓扑关系的基础上，通过对设备运行状况数据的采集，准确了解整个停运现状，包括停电的具体情况，会对哪些用户造成干扰等，通过这些信息的统计，结合两票中的内容，从中寻找出不良行为。之后以此为基础，判断相关计划是否科学，以提升管理效果，使电力传输更加稳定。以停运情况为中心，深入分析与此相关的工作活动，探索省级单位运维工作时，是否存在不合理的问题，从多个角度出发，评估运维工作效果，并制定出相应的优化建议（2）馈线停运调节。从事件等级、时间、所处区域等方面出发，全方法检测馈线停运情况，挖掘出事件的具体信息，其中有：电流负荷图像，以反映出一段时间内电流的变化情况；影响范围图像，反映出现该故障后，会对哪些用户带来干扰；负荷损失图像，反映出故障造成的负荷损失等。注重配网设备和相应部件的维修，设立专门的档案机构并配备相关管理人员。根据设备具体情况和需要对其进行检修及运维管理，以此使其运行的状态达到最佳。另外，还要坚强对变压器等核心设备的检修及运维，并对其情况进行详细的记录，确保供电的效果；提高相关工作人员的专业知识能力，需加强对配电设备工作人员专业技能的培训，不断提高操作人员业务能力，减少因技能不达标而引起的安全事故情况发生；对相关技术进行创新。目前，我国配电网设备的维护和运行管理技术还存在一些缺陷。为了促进电力企业的健康发展，必须对技术进行优化和创新，使管理工作更加完善。

2.4 其他方面的应用

除了以上几个方面,大数据挖掘技术还具有以下功能:(1)基于网格拓扑结构,结合行参数和其他信息,它可以有效地评估风险的荷载传递的设备,并开发相应的传输模式,设备可以发挥更大的作用。（2）基于电网拓扑结构，结合设备运行状态，了解线损的具体情况。在此基础上，挖掘线损管理的缺陷，确定原因，制定改进方案，减少线损造成的损失。（3）在动态监测结果的基础上，结合以往缺陷及其他信息，构造状态评价矩阵。通过对矩阵的进一步分析，掌握了设备的具体状态，知道了剩余使用时间。同时我们也可以找出状态不是很好的设备，并制定相应的改造方案，确保设备一直处于最佳状态。（4）通过大数据挖掘技术，构建了接地断线模型。通过对该模型的分析，确定设备是否接地和具体的接地类型，并制定相应的解决方案，防止接地问题的发生，使整个系统具有更强的可靠性。（5）以设备台账为基础，结合运行情况，对设备状态进行动态分析，确保相关人员准确了解设备的具体状况，及时发现告警提示，并对缺陷予以处理，赋予设备更加良好的安全性。（6）以设备运行数据为基础，结合自然天气等信息，对整个系统的突发事件进行分析，及时发现可能出现的突发事件，并向相关人员提出警示，确保其能够做好事前防护，减弱电网风险。

结束语：

作为当前先进的技术，数据挖掘技术对社会的发展具有重要意义，将其有效地应用于配电网设备管理工作中，加强对整个配电网系统、控制系统运行情况的检测，挖掘出问题，制定合理的预警处理方案，确保整个系统安全稳定运行，为社会的发展提供充足的电力。

参考文献：

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[2]周杨珺. 梁朔. 俞小勇. 奉 斌. 李 珊. 基于多源异构数据的配电网运行分析平台:系统架构与技术实现[J].南方电网技术,2018,12(08):59-64.

[3]施烁. 李智涵. 数据挖掘和管理在配电网中的应用研究[J].信息与电脑(理论版),2020,32(06):154-156.