基于大數據分析的配電網智能化運維管控平臺設計

朱 駿

（重慶文理學院，重慶 402160）

0 引 言

傳統的配電網運維基于人工經驗和固定規則實現，難以滿足人們日益增長的用電需求和復雜多變的運行環境[1]。配電網智能化運維管控平臺運用先進的數據分析技術和人工智能技術，能夠實現對配電網設備的狀態監測、故障診斷、性能優化，有效提升配電網的安全系數，因此智能化運維管控已成為行業發展的必然趨勢。

1 配電網智能化運維管控平臺的概念和應用現狀

1.1 配電網智能化運維管控平臺的概念

配電網智能化運維管控平臺通過先進的傳感和測量技術，精確地獲取配電網設備的狀態信息，如電壓、電流、溫度等，并通過集成的高速雙向通信網絡，實時收集、傳輸和處理各種運行數據，為后續的智能化分析和控制提供支持[2]。利用平臺的分析結果，配電網可以實施更精細的需求側管理。例如，在高峰時段，通過價格激勵，鼓勵用戶減少或轉移用電，以平衡電網負荷，提高電力系統的穩定性。

1.2 配電網智能化運維管控平臺的應用現狀

一是數據集成與互通性不足。由于配電網系統涉及的設備種類繁多，這種數據集成與互通性的不完善影響平臺對配電網整體運行狀態的準確判斷，降低運維管理的效率。二是智能化算法的準確性與可靠性待提高。智能化算法是配電網智能化運維管控平臺的核心技術，用于處理和分析配電網設備的運行數據，由于配電網運行環境復雜多變，設備故障種類繁多，智能化算法在處理這些復雜情況時可能會出現誤判或漏判的情況。三是配電網的安全穩定運行無法保障。平臺可能因異常氣候的變動而受到影響，造成系統的間歇性癱瘓，對配電網的安全、穩定運行構成嚴重威脅。平臺涉及大量的電力運行數據和用戶信息，一旦發生網絡安全事件，后果將不堪設想。

2 基于大數據分析的配電網智能化運維管控平臺的重要性

大數據分析在配電網智能化運維管控中起到關鍵作用，可以保障電力系統穩定運行。基于大數據分析的配電網智能化運維管控平臺可以收集、存儲和處理海量電力數據，及時發現和解決配電網問題。通過該平臺，運維人員不僅可以實時監測配電網設備，發現潛在安全隱患如設備老化和過載，及時干預處理，還可以分析監測數據，優化調整電網運行方式，如合理調配負荷、調整無功補償，減少或避免電壓波動、頻率偏差等問題。

3 基于大數據分析的配電網智能化運維管控平臺關鍵技術

3.1 數據采集與處理技術

智能電表作為配電網中的重要設備，能夠實時采集用戶的用電信息，包括電壓、電流、功率因數、有功功率及無功功率等。這些數據通過無線通信網絡傳輸到配電網智能化運維管控平臺。智能斷路器具備過載、短路等保護功能，同時能夠實時采集線路的電流、電壓等運行數據[3]。利用大數據分析和計算技術，實時監測配電網的運行狀態，及時發現潛在的安全隱患，結合大數據平臺進行深度數據分析、模型訓練和優化決策，實時監測配電網狀態、預警故障和優化調度，提高其穩定性和運行效率，進一步推動智能電力運維與管理。智能電表數據如表1 所示。

表1 智能電表數據

智能斷路器是配電網中的重要保護設備，通過物聯網技術，智能斷路器可以實時采集配電網的電流、電壓等運行數據，并在發生故障時及時切斷故障電路，保護配電網的安全、穩定運行。智能斷路器數據如表2 所示。

表2 智能斷路器數據

由表1 可知：2023 年5 月1 日08:00:00，3 個用戶的總電量消耗為30.7 kW·h；用戶003 的電量消耗最高，為12.0 kW·h；用戶002 的電量消耗最低，為8.2 kW·h；所有用戶的電壓都穩定在220 V，說明在這一時間點的電壓供應穩定；電流消耗與電量消耗成正比，用戶003 的電流最高，為6.0 A；用戶002的電流最低，為4.0 A。由表2 可知：斷路器001 和003 都處于合閘狀態，電流和電壓都正常，說明它們所保護的電路部分正常運行；斷路器002 處于分閘狀態，電流和電壓都為0，且故障次數為1，說明它可能檢測到一個故障并已經切斷電路，保護配電網不受進一步損害。

3.2 數據分析與挖掘技術

配電網智能化運維管控平臺通過智能表計大數據，提供用戶分類、行為和價格敏感度等信息，輔助決策。平臺整合多源數據，結合用電、城鎮規劃和經濟發展趨勢，預測未來電力需求，進一步優化電網布局。通過機器學習構建故障預測模型，實現對配電網故障的預測、診斷和設備狀態監測預警。

3.3 智能決策與優化算法

將智能配電網看成一種復雜網絡，并把其數據通過網絡輸入或輸出，然后再使用預測數據與供電規劃數據等二次數據作為中間變量或數據結果，那么該網絡的表達式為

式中：D1、,D2、D3表示不同的一次數據集，如氣象數據、電力變化數據等；R1、R2、R3表示作用于數據集上的關系，其輸出為二次數據集，如用電預測數據等；P為目標數據集。給定一次數據集，將其作用于一次數據集并產生二次數據集，如用電預測數據、設備故障預測等。最終利用這些二次數據集得到目標數據集，這個目標數據集可能是電網規劃數據、運維決策建議等。目標數據集表達式為

式中：Z為目標數據集；g(·)是一個綜合函數，它整合了所有的二次數據集來產生最終的目標數據集；Y1、Y2、Ym為二次數據集。這些數據集是通過處理和分析一次數據集得到的中間結果。原始數據經過一系列轉換生成中間結果（二次數據集），然后通過綜合函數g(·)整合這些中間結果，以產生最終的目標數據集。流程在智能配電網的數據分析和決策支持系統中非常常見，有助于從大量復雜的數據中提取有價值的信息，以指導電網的規劃。

4 基于大數據分析的配電網智能化運維管控平臺設計與應用

4.1 平臺架構與設計

配電網智能化運維管控平臺是集成了云計算、大數據分析和機器學習等技術的綜合性管理平臺。其架構包括數據源層、數據處理層、數據分析層以及應用層。數據源層負責集成來自配電設備、智能電表、傳感器等不同數據源的數據，這些數據涵蓋了配電網狀態和電力用戶用電信息等多個方面。數據處理層采用分布式存儲和計算技術，搭建可擴展的數據存儲和處理系統，高效地存儲、提取和清洗海量的實時數據[4]。

數據分析層運用機器學習、數據挖掘等算法，深入分析處理后的數據。應用層則將分析結果以圖表形式呈現，讓運維人員能夠快速了解電網的運行狀態，發現潛在問題并制定相應的運維策略[5]。

4.2 平臺功能應用

隨著信息技術和智能化技術的不斷發展，電力行業正朝著信息化和智能化的方向發展。配電網作為電力系統的重要組成部分，其智能化運維管控已成為行業發展的必然趨勢。傳統的配電網運維方式往往基于人工經驗和固定規則，難以應對快速變化的環境和需求。利用大數據技術，可以實現配電網故障的預測、預警和預防，提高配電網的運行可靠性，降低故障對電力系統的影響。基于大數據分析的配電網智能化運維管控平臺的配電網故障預測數據如表3 所示。

表3 配電網故障預測數據

由表3 可知，設備002 和設備004 的故障預測概率較高，分別為0.85 和0.90，且它們的故障狀態被預測為“故障”。這2 個設備在未來一段時間內存在較大的故障風險，需要運維人員重點關注和及時采取預防措施。設備001和設備003的故障預測概率較低，分別為0.05 和0.10，且它們的故障狀態被預測為“正常”。表明這2 個設備在未來一段時間內的運行狀態較為穩定，但仍需保持常規的監測和維護。

配電網智能化運維管控平臺的數據分析功能使管理運維技術人員能更精確地掌握城市供電線路裝置的工作狀況，及時發現潛在故障，并制定合適的運維對策，從而提高配電網的工作安全性。大數據應用的目標是挖掘更多信息，通過在智能配電網上運用大數據分析，可以提高智慧配電網的工作能力和管理水平。

5 結 論

基于大數據分析的配電網智能化運維管控平臺在故障預測方面的表現尤為突出。借助先進的機器學習算法，平臺能夠從歷史數據中挖掘出配電網設備的運行規律和故障模式，進而構建高精度的故障預測模型。該平臺可以預警多起潛在故障，為運維人員贏得寶貴的搶修時間，避免大規模停電事故的發生，大幅縮短故障處理時間，降低故障復發的風險，提升配電網的運行可靠性。