孙万龙
国网内蒙古东部电力有限公司兴安供电公司 内蒙古自治区兴安盟 137400
摘要：伴随着现代化进程的不断加快，网络智能化技术取得了突飞猛进的发展。在此基础上，大数据技术也应运而生，并且取得了长足的发展，在人们的生活、工作中，大数据技术都扮演着重要的角色，特别是在智能配电网方面的表现尤为突出。在大数据技术强有力的支持下，智能配电网的运行越来越快，并且人们各种各样的需求都得到了极大的满足。但是，在智能配电网大数据分析的状态检测也遇到了诸多的难点。接下来，本文将以智能配电网大数据为研究基础，对其现状、特征以及发展状况进行了解，找出智能配电网大数据分析在状态检测过程中的难点，并且对其故障处理方法进行有效的分析，从而提高我国智能配电网的技术水平，构建完善的智能配电网体系。
关键词：智能配电网；大数据分析；状态检测；故障处理；方法
一、智能配电网大数据应用意义
在电力领域，通过将大数据的系统性管理功能应用于智能电网内外部，成功使智能配电网的运行过程具备了反馈能力。这不仅有利于提升电网系统规划效果，还能进一步提高配电网运行的效率。然而，在当前的智能电网时代，大数据具备的电网运行与发展已然实现了细粒度的收集功能，但将其作用于实践的效果价值，仍有很大的进步空间。例如，应用于各种智能表计的大数据，可获取电力用户特征分类、行为特性以及价格敏感度等各类数据信息；通过数据分析技术，探究环境温度、电压幅值与分布式发电装置状态量间的关系以及可视化功能，进而找出不同建筑在不同季节的能源消耗量，进而使公共服务决策的落实更具效用。然而，在我国，这些智能配电网的大数据应用研究项目，仍处于起步阶段，即实际应用控制过程中，并未达到大数据在智能配电网中的预期目标。为此，研究人员应从实践角度出发，即在明确大数据在智能配电网中的应用控制局限情况下，找出未来大数据技术应用控制的方向，进而加快现代化经济建设的快速发展进程。
二、智能配电网大数据分析状态检测难点
2.1未建立检测智能配电网设备状态的数据信息模型
在智能配电网设备进行状态检测时，缺少检测的数据信息模型，并且智能配电网运行状态的评估模型，风险评估模型以及经济评估模型也需要建立，如果未建立该模型体系，那在对数据进行有效的统计分析、故障检测、状态评估等工作使难以利用计算机系统实现。总之，在进行智能配电网大数据分析的状态检测以及处理故障时，应当具有一套对其进行检测的大数据平台，并对其进行合理有效得多运用，例如：应用于智能配电网公司，这样可以使公司的智能配电网设备的管理水平得到极大的提高，使其获得更大的经济效益，从而促进配电公司的发展。
2.2缺乏专门的健康状态移动检测
就目前智能配电网大数据技术的发展现状而言，运行单位从各个环节对其进行有效监测，主要表现在以下环节：设备的管理、建设、运维、检修等，并且与巡视相结合进行状态检测工作，从而完成智能配电设备数据的收集工作。但是由于在状态监测的过程中，对其数据研究的专业化水平不强，缺乏一个大数据整合分析、状态评价、健康诊断的平台，对数据的划分不恰当，缺乏专项开发以及整体性的研究。智能配电网大数据健康状态检测的一大难点便是缺乏专门检测配电网设备健康状态的移动平台。因此，应当建立一个智能检测的平台，从而实现智能配电网的健康检测，促进智能配电网大数据技术的发展并为其提供更为广阔的发展平台。
三、基于智能配电网大数据分析的状态监测与故障
3.1总体策略
当配电网处于正常运行状态时，网络中各节点的运行状态基本一致。此时，基于配电网节点运行数据构建的高维时空状态监测矩阵的行间差异度很小，各节点在高维空间中呈现的是一群聚在一起的点，不存在离群点。当配电网处于故障状态时，网络中故障节点与正常节点的运行状态出现很大差异，各节点在高维空间中呈现的不再是聚在一起的一群点，此时，数量较少的故障节点因远离正常节点而形成离群点。
因此，在进行智能配电网状态监测时，只需检测出高维时空状态监测矩阵是否存在离群点，即可完成配电网运行状态的监测，再结合离群点的关联关系即可确定故障点的位置。
3.2故障判定与故障处理
（1）故障启动判据
当广域状态监测矩阵不存在离群点时，各节点的数值近似等于1，考虑到保护方法必须具备足够的可靠性以及良好的灵敏性，状态监测与故障处理方法在进行状态监测时需满足的故障启动相关条件。
（2）故障处理判据
除电力系统故障外，配电网在运行时，可能出现传感器故障，传感器故障易造成保护的误判、误动。鉴于此，本节提出一种基于配电网最外层广义节点值校验的防误动判据，其原理为：在发生单一类型(电力、传感器)故障条件下，当且仅当配电网广义节点内的区域发生电力系统故障时，广义节点超出整定值
1）满足故障启动判据并且广义节点值超过整定值，判定故障为电力系统故障，且故障点位于物理节点所在的公共区域内，数据处理中心向故障节点发送动作命令将故障区域隔离。2）满足故障启动判据，但广义节点值未达到整定值，判定故障为传感器故障，此时值最大的节点为故障节点，数据处理中心发出告警信息并确保各测控一体化终端可靠不动作。
四、智能配电网大数据分析的故障处理方法
4.1进行智能配电网设备状态检测的异常检测
任何设备在长期使用的过程中都会发生故障，这是由于多种因素共同作用的结果，往往包含自然环境、过电压、内部绝缘体老化等因素，这些异常事件对于智能配电网的影响是不可预计的，也正是这样才会导致智能配电网的设备出现故障。所以说，我们可以通过对智能配电网设备进行异常状态检测的方式，进行故障处理。这种方式往往是对其设备运行过程中的不符合正常数据模式的数据进行检测。此外，由于对数据进行状态监测时，其采集频率短，规模相对而言比较大，但是如果采用数据流的形式进行传输，必然会需要处理效率高，对于异常的检测需要快速的进行。尽管在进行异常检测的过程中存在着状态评价正确率和设备信息利用率都较低、故障类别难以检测出的问题，但是可以从这里找出存在的潜在故障问题，从而对其进行有效的处理。
4.2建立信息化建设开发的运维基层平台
对智能配电网设备进行状态检测是非常重要的，这样不仅仅可以使供电的可靠性能得到极大地提高，还可以很大程度上降低检修过程中所耗费的巨大的人力、物力以及财力，从而使成本得到大幅度的降低。由此可见，建立信息化建设开发的运维基层平台至关重要，也是智能配电网大数据分析中故障处理的有效途径之一。配电网运维基层平台运行单位采用逐步结合巡检的形式对状态检测工作进行了开展，能够做出正确的状态检测以及健康状态评估，对于智能配电网大数据分析的故障处理起到了积极地作用。信息化建设开发的运维基层平台的建立，能够对智能配电网设备的数据进行收集、实时监测以及有效的分析数据，加大对智能配电网运行状态评估模型、经济评估模型与风险评估模型体系的研究，从而实现智能配电设备的在线检测以及优化管理工作，对其运行中出现的故障进行有效的处理。
结语：
总之，智能配电网大数据蕴含着极大的价值空间，目前也得到了广泛应用，进一步加强对其的研究非常有必要。本文分析了智能配电网大数据分析的状态监测与故障，以期提供一些借鉴。
参考文献：
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