基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计

朱 骏

（重庆文理学院，重庆 402160）

0 引 言

传统的配电网运维基于人工经验和固定规则实现，难以满足人们日益增长的用电需求和复杂多变的运行环境[1]。配电网智能化运维管控平台运用先进的数据分析技术和人工智能技术，能够实现对配电网设备的状态监测、故障诊断、性能优化，有效提升配电网的安全系数，因此智能化运维管控已成为行业发展的必然趋势。

1 配电网智能化运维管控平台的概念和应用现状

1.1 配电网智能化运维管控平台的概念

配电网智能化运维管控平台通过先进的传感和测量技术，精确地获取配电网设备的状态信息，如电压、电流、温度等，并通过集成的高速双向通信网络，实时收集、传输和处理各种运行数据，为后续的智能化分析和控制提供支持[2]。利用平台的分析结果，配电网可以实施更精细的需求侧管理。例如，在高峰时段，通过价格激励，鼓励用户减少或转移用电，以平衡电网负荷，提高电力系统的稳定性。

1.2 配电网智能化运维管控平台的应用现状

一是数据集成与互通性不足。由于配电网系统涉及的设备种类繁多，这种数据集成与互通性的不完善影响平台对配电网整体运行状态的准确判断，降低运维管理的效率。二是智能化算法的准确性与可靠性待提高。智能化算法是配电网智能化运维管控平台的核心技术，用于处理和分析配电网设备的运行数据，由于配电网运行环境复杂多变，设备故障种类繁多，智能化算法在处理这些复杂情况时可能会出现误判或漏判的情况。三是配电网的安全稳定运行无法保障。平台可能因异常气候的变动而受到影响，造成系统的间歇性瘫痪，对配电网的安全、稳定运行构成严重威胁。平台涉及大量的电力运行数据和用户信息，一旦发生网络安全事件，后果将不堪设想。

2 基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台的重要性

大数据分析在配电网智能化运维管控中起到关键作用，可以保障电力系统稳定运行。基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台可以收集、存储和处理海量电力数据，及时发现和解决配电网问题。通过该平台，运维人员不仅可以实时监测配电网设备，发现潜在安全隐患如设备老化和过载，及时干预处理，还可以分析监测数据，优化调整电网运行方式，如合理调配负荷、调整无功补偿，减少或避免电压波动、频率偏差等问题。

3 基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台关键技术

3.1 数据采集与处理技术

智能电表作为配电网中的重要设备，能够实时采集用户的用电信息，包括电压、电流、功率因数、有功功率及无功功率等。这些数据通过无线通信网络传输到配电网智能化运维管控平台。智能断路器具备过载、短路等保护功能，同时能够实时采集线路的电流、电压等运行数据[3]。利用大数据分析和计算技术，实时监测配电网的运行状态，及时发现潜在的安全隐患，结合大数据平台进行深度数据分析、模型训练和优化决策，实时监测配电网状态、预警故障和优化调度，提高其稳定性和运行效率，进一步推动智能电力运维与管理。智能电表数据如表1 所示。

表1 智能电表数据

智能断路器是配电网中的重要保护设备，通过物联网技术，智能断路器可以实时采集配电网的电流、电压等运行数据，并在发生故障时及时切断故障电路，保护配电网的安全、稳定运行。智能断路器数据如表2 所示。

表2 智能断路器数据

由表1 可知：2023 年5 月1 日08:00:00，3 个用户的总电量消耗为30.7 kW·h；用户003 的电量消耗最高，为12.0 kW·h；用户002 的电量消耗最低，为8.2 kW·h；所有用户的电压都稳定在220 V，说明在这一时间点的电压供应稳定；电流消耗与电量消耗成正比，用户003 的电流最高，为6.0 A；用户002的电流最低，为4.0 A。由表2 可知：断路器001 和003 都处于合闸状态，电流和电压都正常，说明它们所保护的电路部分正常运行；断路器002 处于分闸状态，电流和电压都为0，且故障次数为1，说明它可能检测到一个故障并已经切断电路，保护配电网不受进一步损害。

3.2 数据分析与挖掘技术

配电网智能化运维管控平台通过智能表计大数据，提供用户分类、行为和价格敏感度等信息，辅助决策。平台整合多源数据，结合用电、城镇规划和经济发展趋势，预测未来电力需求，进一步优化电网布局。通过机器学习构建故障预测模型，实现对配电网故障的预测、诊断和设备状态监测预警。

3.3 智能决策与优化算法

将智能配电网看成一种复杂网络，并把其数据通过网络输入或输出，然后再使用预测数据与供电规划数据等二次数据作为中间变量或数据结果，那么该网络的表达式为

式中：D1、,D2、D3表示不同的一次数据集，如气象数据、电力变化数据等；R1、R2、R3表示作用于数据集上的关系，其输出为二次数据集，如用电预测数据等；P为目标数据集。给定一次数据集，将其作用于一次数据集并产生二次数据集，如用电预测数据、设备故障预测等。最终利用这些二次数据集得到目标数据集，这个目标数据集可能是电网规划数据、运维决策建议等。目标数据集表达式为

式中：Z为目标数据集；g(·)是一个综合函数，它整合了所有的二次数据集来产生最终的目标数据集；Y1、Y2、Ym为二次数据集。这些数据集是通过处理和分析一次数据集得到的中间结果。原始数据经过一系列转换生成中间结果（二次数据集），然后通过综合函数g(·)整合这些中间结果，以产生最终的目标数据集。流程在智能配电网的数据分析和决策支持系统中非常常见，有助于从大量复杂的数据中提取有价值的信息，以指导电网的规划。

4 基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计与应用

4.1 平台架构与设计

配电网智能化运维管控平台是集成了云计算、大数据分析和机器学习等技术的综合性管理平台。其架构包括数据源层、数据处理层、数据分析层以及应用层。数据源层负责集成来自配电设备、智能电表、传感器等不同数据源的数据，这些数据涵盖了配电网状态和电力用户用电信息等多个方面。数据处理层采用分布式存储和计算技术，搭建可扩展的数据存储和处理系统，高效地存储、提取和清洗海量的实时数据[4]。

数据分析层运用机器学习、数据挖掘等算法，深入分析处理后的数据。应用层则将分析结果以图表形式呈现，让运维人员能够快速了解电网的运行状态，发现潜在问题并制定相应的运维策略[5]。

4.2 平台功能应用

随着信息技术和智能化技术的不断发展，电力行业正朝着信息化和智能化的方向发展。配电网作为电力系统的重要组成部分，其智能化运维管控已成为行业发展的必然趋势。传统的配电网运维方式往往基于人工经验和固定规则，难以应对快速变化的环境和需求。利用大数据技术，可以实现配电网故障的预测、预警和预防，提高配电网的运行可靠性，降低故障对电力系统的影响。基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台的配电网故障预测数据如表3 所示。

表3 配电网故障预测数据

由表3 可知，设备002 和设备004 的故障预测概率较高，分别为0.85 和0.90，且它们的故障状态被预测为“故障”。这2 个设备在未来一段时间内存在较大的故障风险，需要运维人员重点关注和及时采取预防措施。设备001和设备003的故障预测概率较低，分别为0.05 和0.10，且它们的故障状态被预测为“正常”。表明这2 个设备在未来一段时间内的运行状态较为稳定，但仍需保持常规的监测和维护。

配电网智能化运维管控平台的数据分析功能使管理运维技术人员能更精确地掌握城市供电线路装置的工作状况，及时发现潜在故障，并制定合适的运维对策，从而提高配电网的工作安全性。大数据应用的目标是挖掘更多信息，通过在智能配电网上运用大数据分析，可以提高智慧配电网的工作能力和管理水平。

5 结 论

基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台在故障预测方面的表现尤为突出。借助先进的机器学习算法，平台能够从历史数据中挖掘出配电网设备的运行规律和故障模式，进而构建高精度的故障预测模型。该平台可以预警多起潜在故障，为运维人员赢得宝贵的抢修时间，避免大规模停电事故的发生，大幅缩短故障处理时间，降低故障复发的风险，提升配电网的运行可靠性。