基于大数据分析的配网抢修响应优化研究.pdf

2023 年 10 月基于大数据分析的配网抢修响应优化研究姜菡（国网山东省电力公司菏泽供电公司，山东 菏泽 274000）【摘要】随着大数据分析技术的发展和应用袁基于大数据分析的配网抢修响应优化研究逐渐成为学术界和工业界关注的热点遥 通过调研现有的相关研究袁并结合实际应用需求袁提出一种基于大数据分析的配网抢修响应优化方法袁并进行了算法设计与实验验证袁通过对大量的配电设备运行数据和抢修数据进行分析挖掘袁实现了对抢修响应过程的优化袁提高了抢修响应速度和效果袁还对大数据分析在配网抢修响应优化中的潜在应用进行了探讨袁并对今后的研究方向进行了展望遥【关键词】大数据分析曰配网抢修响应优化曰故障定位【中图分类号】TM73【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2023）10-0103-030 引言配网的可靠性和供电质量是现代社会经济运行的重要保障。然而，由于存在配电设备故障、天气灾害，配网抢修工作成为维护配网稳定运行和恢复供电的关键环节。当前，传统的抢修响应模式存在效率低下、响应速度慢等问题。同时，随着配网规模的不断扩大和配电设备的复杂化，传统的经验性和规则性抢修模式已经不能满足实际要求。因此，研究基于大数据分析的配网抢修响应优化方法势在必行。1 配网抢修响应现状当前，许多地区的配网抢修响应依然存在时间较长的问题，主要是由于抢修资源分配不均衡，信息传递不及时，或者现有的抢修流程存在瓶颈等。较长的响应时间可能导致长时间的停电，给生活和生产带来困扰。因此，需要通过大数据分析来深入了解抢修响应的流程，找出造成时间延长的瓶颈环节，并提出相应的优化策略1。配网抢修需要合理的资源分配与调度，包括人力、物资和技术支持等。然而，当前资源的分配与调度仍然面临挑战。一方面，资源可能在某些区域过度集中，而在其他地方不足，导致部分地区的抢修响应效率低下。另一方面，资源调度可能受到信息不准确、人为决策偏差等因素的影响，导致资源浪费或不足。通过大数据分析，可以基于历史抢修数据、天气情况等因素，优化资源分配和调度策略，提高抢修效率。2 大数据分析在配网中的应用随着大数据技术的蓬勃发展，配网领域也正逐步深入应用大数据分析，以优化抢修响应流程、提高配网稳定性和运行效率。大数据分析已成为配网管理的关键工具，其应用范围广泛，涵盖了综合运行优化、资源调度优化和抢修响应优化等方面。2.1 综合运行优化在综合运行优化方面，大数据分析为电力企业提供了实时监测和分析配网运行状态的能力。通过收集、整合大量的运行数据，如负荷、温度、电压等，电力企业可以建立精确的数据模型。这些模型可以预测电力需求，帮助工作人员制订更具合理性的电力调度计划，最大限度提高配网的运行效率。大数据分析还能辅助发现潜在问题，从而及早干预，保障配网的可靠运行。2.2 资源调度优化在资源调度优化方面，大数据分析为配网资源的合理配置提供了决策支持。通过实时监测电力设备和网络的使用情况，电力企业能够准确评估资源利用率，并据此制定资源调度策略。这可以避免资源浪费，提高供电可靠性。例如，根据大数据分析的结果，可以优化输电线路的负荷分布，降低线路的过载风险，从而减少电力中断的可能性。2.3 抢修响应优化2.3.1 配网抢修流程大数据分析可用于深入分析配网故障的类型、原因和扩散路径。通过比对实时数据和历史数据，可以迅速定位故障位置，提高抢修效率。大数据分析还可以识别不同故障类型的典型特征，从而提高故障诊断的准确性2。电力信息1032023 年 10 月在抢修过程中，合理调度抢修人员、工具和材料至关重要。大数据分析可利用实时交通、人员定位等信息，优化抢修队伍的调度，确保抢修人员能够快速到达现场，并最大限度地利用资源。这有助于减少人力和物力的浪费，提高抢修的效率和成本效益。通过传感器和监测设备，大数据分析可以实时监控抢修过程中的参数，如电流、电压等。这有助于抢修人员及时发现并解决问题，确保抢修工作的安全顺利进行。抢修过程中的实时数据分析还可以提供决策支持，帮助抢修人员做出最佳的操作选择。在抢修完成后，通过分析数据，可以评估抢修响应的效果，发现潜在的改进空间。这有助于不断优化抢修策略和流程，提高配网的抢修效率和可靠性3。2.3.2 响应优化流程利用大数据分析对历史故障数据和设备运行参数进行分析，可以建立故障预测模型，预测设备可能发生的故障。一旦模型检测到异常，即可自动发出预警通知，抢修团队能够迅速做出反应，从而及时采取抢修措施，缩短停电时间。借助大数据分析，抢修人员可以通过实时监测设备数据快速诊断故障原因，并确定故障发生的位置。这有助于加快抢修速度，降低故障排除成本4。将大数据分析与传感器监测相结合，抢修人员可以通过远程访问实时数据，实时监控设备状态，从而更好地了解现场情况，制订更有效的抢修计划。通过分析实时交通、人员定位等信息，可以智能调度抢修人员、工具和材料，以最优方式将资源分配到各个抢修现场，有助于提高抢修效率，减少资源浪费。通过大数据分析对抢修过程中收集的数据进行深入分析，评估抢修策略的有效性，并发现潜在的改进空间。持续优化抢修策略可提高响应速度和效率。大数据分析可以在抢修完成后对数据进行挖掘，为获取有关故障原因和解决方案提供支持。这有助于积累宝贵的经验教训，为将来的抢修响应提供指导。3 大数据分析对配网抢修响应优化的意义大数据分析可以实时监测配网设备运行状态，快速识别故障点并准确定位，缩短故障排除时间，从而最大限度地缩短停电时间，提高用户的用电体验。基于大数据分析的抢修响应优化能够智能调配抢修人员和资源，使抢修团队能够更快速地响应，高效地处理故障，实现迅速恢复电力供应的目的。大数据分析可以根据历史数据和现实需求，智能分配抢修人员、工具和材料，避免资源浪费，降低抢修成本。大数据分析为抢修人员提供实时的故障数据和场景分析，帮助其做出更明智的抢修决策，加速问题解决过程。大数据分析可以通过分析历史故障数据，识别出不同类型的故障模式和共性特征，从而更好地了解问题的根本原因，为未来抢修工作提供指导。通过分析抢修过程中的数据，电力企业可以不断优化抢修策略，增强抢修效果。同时，大数据分析还能够实现预防性维护，提前发现潜在问题，降低设备故障率。基于大数据分析进行配网抢修响应优化可以更快速、精准地解决问题，提高电力供应的可靠性，从而提高用户对电力服务的满意度。4 基于大数据分析的配网抢修响应优化方法及实验4.1 基于大数据分析的配网抢修响应优化方法由于配网抢修响应能力不足，影响了配网的稳定性和可靠性。为了解决这一问题，可积极应用大数据分析，以提高存储、处理和分析大规模数据的能力，为配网抢修响应优化提供了有力的支持。在此背景下，本文提出了基于大数据分析的配网抢修响应优化方法框架。该框架的核心内容如下。（1）数据采集。为了建立优化模型，首先需要采集配网抢修响应过程中的历史数据。这些数据可以通过多种方式获得，包括自动化采集、网络数据收集以及传感器监测等。数据采集的基本模型如下：D采集=d1，d2，di。（1）式中：D采集采集到的原始数据集合；di第 i个数据样本。（2）数据处理。原始数据通常包含噪声和冗余信息，因此需要进行预处理以获得干净、高质量的数据。预处理包括数据清洗、集成和转换等步骤，便于数据的进一步分析。数据处理的过程可以表示为：D处理=d忆1，d忆2，d忆i。（2）式中：D处理经过预处理的数据集；d忆i处理后的第 i 个数据样本。（3）数据分析。通过对处理后的数据进行分析，可以揭示潜在的模式、趋势和关联，从而为抢修响应优化提供有用的信息。预测分析、统计分析和数据挖掘等技术可以用来挖掘数据中的有益信息，数电力信息1042023 年 10 月据分析模型可以是预测模型、统计指标或其他分析成果5。（4）优化决策。基于数据分析的结果，可以采用智能决策技术来制定抢修响应优化决策。遗传算法、深度学习等方法可以用来优化抢修策略，以提高配网抢修的效率和准确性。4.2 基于大数据分析的配网抢修响应优化实验为了深入探究基于大数据分析的配网抢修响应优化对实际抢修效率的影响，设计了一系列严谨的实验步骤，旨在验证大数据分析在配网抢修中的应用效果。收集了实际配网抢修过程中的丰富数据，涵盖设备状态、故障类型、抢修人员行动等各个方面。建立了对照组和实验组：采用传统抢修方法作为对照组，采用基于大数据分析的配网抢修响应优化方法作为实验组。在实验过程中，利用历史数据和虚拟故障情景，模拟了多种不同类型的抢修场景。通过这些实验操作，获得了下列关键信息和数据。（1）抢修时间对比数据。通过比较实验组和对照组的抢修时间、停电时间等指标，充分展现大数据分析的应用优势。以实验结果的部分数据为例，如表 1所示。如表 1 所示，实验组的抢修时间优于对照组，证明了大数据分析在提高抢修效率方面的积极作用。（2）资源使用情况对比数据分析。通过对比实验组和对照组抢修过程中资源的使用情况，包括抢修人员、设备等方面的数据，进一步验证了大数据分析在优化资源配置方面的优越性。以实验结果的部分资源使用情况为例，如表 2 所示。如表 2 所示，实验组在抢修过程中所需的抢修人员和设备资源明显减少，这进一步印证了大数据分析的资源优化能力。5 智能配网抢修大数据管理和决策平台的架构智能配网抢修大数据管理和决策平台的架构由应用层、计算层和数据管理层三大组成部分构成。这3 个层面相互协同，为配网抢修优化提供全方位的支持和解决方案。在应用层，平台的目标是为电力企业各部门提供实用且强大的决策辅助工具，尤其是在配网抢修配置方面。应用层通过整合和展示相关数据和信息，协助决策者更好地理解和分析不同抢修驻点配置的影响，提升整体决策质量。计算层是平台的核心引擎，专注于运用数学优化算法来解决配网抢修驻点优化问题。通过数学优化算法（如整数规划、线性规划），计算层能够准确地确定最佳的抢修驻点布局，从而提高抢修效率。数据管理层作为平台的基础，专注于数据的采集、存储和管理。通过实时数据采集接口，数据管理层能够及时地收集来自配网抢修现场和其他相关数据源的有效信息。这些数据为决策提供基础，也为后续分析和优化提供重要的数据支持，不断提升平台性能和效果6。6 结语本文提出了一种基于大数据分析的配网抢修响应优化方法，并通过实验验证了该方法的有效性。通过对大量配电设备运行数据和抢修数据的分析挖掘，成功地提高了抢修响应速度和效果，为配网的可靠性和供电质量提供了有力的保障。同时，本文还探讨了大数据分析在配网抢修响应优化中的潜在应用，并提出了进一步研究的方向和建议。参考文献1 张晓华，李明.基于大数据分析的电力系统配网优化方法J.电力工程技术，2020，42（6）：120-125.2 赵娟，张宇.大数据在电力系统抢修中的应用与展望J.电力科技与环保，2019，29（4）：45-50.3 刘伟，王红.配电抢修路径优化方法研究与实现J.电力系统保护与控制，2020，44（11）：150-156.4 李瑞.基于大数据的配网抢修响应优化模型J.电力学报，2021，37（8）：1805-1811.5 许文明，赵琳，黄勇.配电抢修管理的大数据分析与优化研究J.电力设备，2020，14（7）：68-73.6 王浩.配电网抢修决策支持系统的设计与实现J.电力科学与工程，2020，27（2）：78-83.作者简介院姜菡（1997），女，汉族，山东曹县人，本科，助理工程师，主要从事配电运检工作。资源实验组对照组抢修人员/人2530设备/台1218表 2 资源使用情况对比数据实验组对照组2.54.8表 1 抢修时间对比数据单位院h电力信息105