基于大数据分析的配电网络故障趋势判断

2021-10-14蔡上，钟敏，王晓琪

今日自动化 2021年2期

关键词：网络故障用电配电

蔡上，钟敏，王晓琪

[中图分类号] U224.3+1

[文献标志码]A

[文章编号]2095-6487 （2021） 02-0130-02

Judgment of Distribution Network Failure Trend Based on Big Data Analysis

Cai Shang，Zhong Min，Wang Xiao-qi

[ Abstract]

In the context of the era of big data， my country's distribution network monitoring methods have been innovated， but there are srillcertain limitations in its application， and the proporrion of data use is not very high. Based on this， this paper analyzes the technology of the distributionnenvork dispatching support system， integrates the fault problems in it. and innovates the load-bearing mode of the distribution line through the applicationofbig data technology， so as to provide a guarantee for the safe operation ofthe distribution network

[ Keywords] big data： power ctistribution network failure; trendjudgment

为了满足人们的用电需求，对配电网络故障趋势进行了分析，主要在提高配电网络安全性能等多种方面出发，对传统中的配电网络故障趋势进行综合判断，完善其中的方法，避免误差人等问题出现。这就要求技术人员在分析配电网络故障趋势的原理基砌上，合理应用先进的信息技术，对配电网络故障信号特点进行分析，加强人数据分析法的合理应用，从而进一步促进我国电力事业在社会经济中的稳定发展。

1 背景技术的研究

配电网可以说是我国电力系统稳定运行中的主要部分，架空线路、杆塔、配电变压器和无功补偿器等内容是其中的重要组成部分，其在电力网的稳定运行中起着非常重要的分配电能作用。但是，配电网络在实际的应用中，存在一些故障问题。因此，为了保证整个配电网络的稳定运行，需要将其看成线与点结合的拓扑图，然后结合电源结点和开关结点等，对整个网络拓扑连线综合性分析，主要给用户的配电提供更多的便利[1]。

配电网的整体结构非常复杂，会涉及多个区域而的内容。尤其是在对城市配电网进行建设的过程中，需要提前对配电网的区域而进行铺设，在城市用电中，人部分用户都会遇到用电故障问题，为了保障人们用电的安全性，需要通过对人数据分析方式的合理应用，对配电网络故障趋势特点进行分析，进而保障我国配电网络故障趋势判断的有效性。

2 配电网络故障趋势的特点

配电网的类型繁多，在对电网数据的实际分布情况进行分析时，发现其广域分布和种类众多，主要包括实时数据、文本数据、多媒体数据和时间序列数据等乡种内容，要想保障配电网络运行的有效性，需要对各类结构化的系统进行有效分析，加强对各类数据信息的处理。再加上，其中的数据处理的频度以及性能要求是不相同的，如当电力设备状态处于油色谱数据时，需要0.5h采样一次，但是绝缘放电数据的采样速率，在此时会高达几百kHz。

同时，配电网络的价值密度非常低，主要以视频为例，由于其连续不间断监控，需要对数据信息进行整合。即便是在输变电设备状态慌测中，电存在各种检测问题。在此过程中，所采集的人部分的数据，几乎都是正常数据，只有一些部分属于异常数据。此外，配电网络的处理速度也是非常快的，能够其运行中的线状态数据进行處理和整合，进而避免在配电网络运行中出现故障。

3 分析配电网络故障的判断方法

人数据背景下，配电网络故障趋势的判断方式也越来越多，初步分析，可以发现，借助人数据技术，可以及时发现配电网在运行过程中问题，判断配电网络故障信息，进而不断提高配电网络的故障趋势判断的计算速度以及准确率。

实现对配电网络故障的信息采集，不仅可以为配电网络的稳定运行提供保障，还可以及时和准确地判断故障趋势流程，对其中的土要原理进行综合分析，可以发现，配电网络的故障因素是比较复杂的，需要整合故障信息，然后处理信息，优化故障的类型和解决方法。

因此，需要以人数据分析为主要载体，积极展开相应的信号处理和分析活动，然后借助不同的手段完成信号传输。在一般情况下，可以针对配电网络故障信息，优化和完善算法，对其中的故障信号进行综合性分析。同时，在此过程中还需要注意应用人数据分析复数的矩阵计算方法，控制其中的误差。

4 智能电网中大数据应用的主要环节

4.1 发电侧

随着人数据技术在配电网络故障趋势判断中的有效应用，其中故障信息越来越准确，海量数据都可以被保存下来。在此数据中，蕴藏着人部分的信息，对生产运行的实际状态进行研究，为其提供控制和故障诊断措施，及时发现配电网络在运行过程中的故障问题。

在数据驱动基础上，对故障诊断方法进行了新分析，合理应用海量数据，解决传统模型方法中的问题，整合其中的经验知识，创新监控方法，及时分析生产过程和设备中的故障诊断问题，优化其中的配置，及时准确地掌握电源的分布发备。此外，技术人员还需要对大量的分布式能源进行全而控制，保障数据}慌测的有效性[2]。

4.2 输变电侧

在2006年，美国能源部以及联邦能源委员会对人数据分析法进行了研究，建议在配电网络故障判断中安装同步的相量检测系统。调查发现，美国的100个相位测量装置，一天可以收集到了62亿个数据点，其中的数据量人约为60 GB。然而，如果将其中的监测装置增加1000套，每天所采集的数据点会更多，能够达到415亿个，其中的数据量电会不断扩大，达到402 GB，进而保证数据检测的有效性。

4.3 用电侧

在信息技术不断发展的背景下，为了帮助用户获得更准确的用电数据，各人电力公司部署了大量的数据信息。再加上，其中的电表可以每隔5 min的频率向电网发送更加准确的用电信息。此外，相关的技术还需要合理安排电动汽车的充放电时间，为电网的稳定运行带来更多的好处，可以结合图1人数据的各个环节中的主要技术，对基数比较人的电动机车电池的实际情况进行实时监测如图1所示。

5 大数据分析法在配电网络故障趋势判断中的应用措施

大数据技术在配电网故障诊断中的有效应用，能够优化设备损害评估、负荷预测、电压无功控制、发备运行效率评估和故障定位等过程，识别导致故障的原因，保障配电网运行的可靠性。为了加强人数据在配电网络故障趋判断中的合理应用，对措施进行了分析。

5.1 负荷预测

由于配电网络结构是非常复杂的，要想保障故障诊断的有效性，需要合理利用信息采集系统和配电自动化系统对中的信息进行调度和控制，对不同系统中的全量负荷数据进行整合和分析。在对负荷进行研究时，需要逐层分解，主要在负荷类型、区域和时段等多个领域出发，分析负荷变化以及分布规律对负荷特性模式的影响。为了对其中的负荷进行更加准确地预测，还可以加入国家和产业等经济运行中的数据信息，对电力负荷和其他行业领域的关键进行研究，创新负荷预测的方法。这种方式还可以用于预测空间负荷，主要为配电网规划方案的制定提供依据[3]。

在配电网络的运行中，数据采集模块和数据解除模块等内容作为其中的土要部分，加强他们之间的有效配合，合理利用数据采集模块，能够更加全而地采取用户用电信息，与数据库模块和数据生成模块中的数据信息进行比较，及时发现其中的故障问题，让用户获得准确的用电异常信息。

在此过程中，还可以有效匹配用电异常信息与用户的地址信息，从而更好地找出用电异常的地址。在无须用户打电话报修的基础上，就可以获取电网故障位置，从而有效减少配电网的停电时间。

5.2 满足配电网络充电设施的需求

（1）在应用传统配电网络故障趋势判断时，受到一些客观因素的影响，在设备运行上还存在一定的问题，供电的可靠性受到了严重影响。如果在网络结构和设备水下等内容对其进行分析，会发现以前的诊断方式，会对供电可靠性带来严重影响，更是识别电网薄弱环节。因此，为了保障人们用电的安全性，需要结合供电区域内中的用户要求和运行环境，在满足配电网络充电设备要求的基础上，为供电的安全性提供更加经济的途径[4]。

（2）在确定完用户用电异常后，人数据系统就开始进行报警工作，然后快速接收用户地址信息。在此过程中，工作人员需要结合警报，迅速查找数据显示结果，整合所生成的模块数据信息，土要包括数据输入单元以及数据匹配单元，按照要求对所述数据信息进行匹配。此外，完善配电网络中的充电设备，还可以帮助技术人员收集到更多的户名信息以及地址信息，然后将用户地址进行单个标记，保障所述数据匹配的有效性。

（3）技术人员还需要按照上述方式，整合用户地址和用户用电信息，应用数据解除模块，筛选不同单元中的数据，消除单元，所述数据消除单元在此过程中还需要与自动滤除单元有效连接，避免所述自动滤除单元对配电网络的稳定运行带来影响。此外，所述自动滤除单元在配电网络中的应用，还可以滤除无用信息，更快速地转化用户原始数据，进而保障用户供电信息的有效性。