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摘要：随着大数据时代的到来，大数据技术手段在配网应用的越来越广泛，基于大数据的中低压配网运维的应用，有效增强配网的安全性和可靠性。
关键词：大数据；配网运维
1.基于大数据配网运维的重要性
一是有效提高生产效率，降低安全风险功能。例如配电变压器的负荷测试是供电所低压线路运行维护的一项非常重要的工作，由于配变安装分散，给负荷的实时测试带来了很大困难，特别在晚高峰负荷测试时，对现场测试的工作人员构成安全威胁，而且数据不及时，不准确，完成一个测试周期往往耗费大量的人力、财力、物力和时间。基于大数据的变压器的负荷监测实现了对所有公变台区的实时监控，数据全面、真实、准确、及时，极大地提高了生产效率，降低了安全风险。二是提高供电可靠性、降低设备故障率的功能。例如通过大数据配网运维，对配电变压器的的实时、在线、连续监测，准确找出高峰负荷时段，针对性地采取相应的措施，对可能发生的事故提前做出防范措施，变被动为主动，有效地提高了供电可靠性，降低了设备故障率。减少了因过负荷引发的设备故障、二次保险熔断、开关过负荷跳闸。三是提高电压质量，降低线路损耗的功能。例如通过大数据配网运维对配电变压器的三相电流监测，及时掌握三相负荷的不平衡度，指导台区负片电工及时调整负荷，同时在系统中监控负荷调整情况，避免了以前人为操作可能造成的疏漏。四是提高管理部门的分析决策能力。通过大数据对配电网设备运行工况综合分析，为配电网的技改工程提供可靠的依据，实现了企业的精益化管理。
2.中低压配网运维的大数据技术探索
针对中低压配电网运行环境复杂、运行状态难以精准预测、难以有效支撑配电网优化管理等问题，应用大数据技术，从电力营销、运检及外部气象环境等多来源数据中提取配电网运行状态特征，结合业务标签及数据可视化技术帮助业务人员全面掌握各地配电网运行规律及各配变设备运行状态，构建配电网异常状态预测模型，建立配变设备异动提前预警、精准治理的闭环管控工作机制，支撑配电网主动监测、检修工作开展。
2.1构建配电网运行特征业务标签体系
为便于掌握各地区配电网运行规律及各配变设备特征，建立一套配变设备运行状态业务标签，包括持续重过载、持续低电压、长期重过载、长期低电压、投诉事件多发、长期三相不平衡、长期轻空载、损耗异常、负荷利用率低等，针对各个配变设备进行了运行状态的标签化，并应用GIS 地图实现标签信息的图形化展示。
配变设备运行状态的标签化包括四大主要步骤：一是业务标签定义，结合运维检修工作关注点确定业务标签名称和判别规则；二是数据整合准备，以PMS配变设备为中心，基于ID、地区、时间等条件整合PMS、GIS、用采、营销、气象等多源数据，建立配变设备运行数据主题；三是标签匹配定义，采用分箱、交叉验证、特征选择等特征工程技术提出各配变设备运行特征数据，依据业务判别规则完成各配变设备业务标签的匹配定义；四是标签的图形化展示，结合GIS 图形处理技术，采用点聚图等方式实现各地配电网运行特征的直观可视、分层钻取。通过业务标签实现配变设备的运行状态画像，即能从宏观上、整体上把握各地配电网运行特征，发现配电网运行薄弱地带，又能从微观上精准掌握每一个配变设备的运行特点，为个性化的业务解决方案提供支撑，增进业务人员对配电网的掌握程度，有效解决配电网运行环境的复杂性问题。
2.2构建配变异常状态精准预测模型
在预测模型构建过程中，基础模型选择是最关键的一环。
考虑配变负荷变化随季节、时段呈大小周期性变化，且影响作用较为复杂，通过反复对比，最终选择了长短时记性神经网络，以用电时段、日期、气温及其变化趋势、历史负荷等为输入，构建配变短时负荷预测模型，基于负荷预测结果发出重过载预警；考虑配变出口电压与设备电气特性密切相关且相对稳定，故选用多元非线性回归模型，基于上级系统电压、配变负荷、三相不平衡等特性进行电压拟合，一配变一模型，从而实现配变低电压事件的精准预测。对于新增设备，依据配变类型、容量、区域等特性提取类似配变模型参数完成初始化，在积累一定历史数据后逐步完善模型参数。对于退役、停运配变，以PMS 设备状态为准，每日更新、清退不需要预警的配变设备。通过预测模型实现配变设备异常状态的精准提前预警，给业务人员赢得了更多的应急准备时间，解决了配电网运行状态变化快、难以有效应对的问题。
3.基于大数据的中低压配网主动运维
3.1实时监测
大数据分析下配网主动式运维首先是实现实时监控，保证配电网系统安全。主动式运维系统采用配网监控窗口操作，并得出实时监控数据，通过数据可以分析出配电网系统运作状态和性能，并将有效数据发送至配网维护管理人员。结合主动式配网系统结构分析，配网运行状态主要含有三层构架，分别为数据图、配电柜和监控配网的状态。每个环节功能环环相扣，其中数据图能够提供准确的检测数据，另外，自身具备的信号灯可以反映配网的运行状态，正常与不正常的状态下所给出的提示不同。配电柜的主要任务是获取监控配网设备中的数据，并结合设备给出的数据进行控制信号灯的状态。预警和告警是由监控配网的状态进行控制的，实现对配网系统运行状态的全面监控，实现运行时间、电流电压信息的传递，共同完成配网整体系统的实时监控。
3.2故障检测和告警管理
面向大数据分析下配网主动式运维融合了计算机通信、互联网、大数据等相关技术，能够实现自行测试和完成命令，最突出的特点便是智能化。配电网运维系统在运行的过程中，可以对电量、负荷实现智能化控制，保证了系统稳定的完成各项任务设定，利用传感器收集或测量相关的数据通过互联网技术实现对数据的分析，保证了所需数据的准确性，传统测量技术中，检测人员通常会被自身的主观判断和相关经验所影响，利用配网主动式运维可以有效的避免数据误差的产生。配电运维过程中最重要的便是安全问题，在传统安全管理方面，需要管理人员轮流进行质量巡查，当发生故障时，不能及时发现故障出处，主动式运维系统在启动后便会进行实时监控，并且工作人员可以对主动式运维系统进行设置阀值，当逾越阀值系统便会及时发出警报，直接录入到运维的系统服务中心，并通过语音通报、短信、邮件等形式将预警提示通知给相关管理人员。通过实时监督的功能，可以在最短的时间内找出故障位置并处理。
3.3巡视维护管理
面向大数据分析下配网主动式巡视维护突破了传统故障诊断系统的区域性质的局限，充分利用了网络技术实现了远距离的操控。建立控制远程故障诊断系统，为维护人员提供了进行故障诊断工作的便捷，其主要依靠于计算机监控设备，系统当中导入巡视卡，即便没有计算机设备，在移动终端也可以实现对系统的巡视和维护[2]，并且其网络组织结构呈现分布式结构，保证了电气设备运行信息可以实时传输到工作人员那里。巡视维护模块对配网系统故障具备准确的判断，工作人员无法诊断的情况下，其系统可以提供有效数据进行分析和决策，维护配网设备稳定运行。面向大数据分析下配网主动式巡视维护属于智能运维，对配网设备的采集和维护，利用网络技术和数据库实现资源共享，可以准确结合设备现场的实际情况，对故障信息进行针对性分析与判断。
4.结束语
基于大数据的中低压配网运维可以更好规范和约束配电网运维的实际操作和风险防范工作，及时处理配电网过程中出现的故障，提高配电网运维管理水平，保证配电网安全稳定运行，为人们日常生活创造良好条件，促进我国经济健康平稳发展。
参考文献：
[1]徐祥征，王师奇，吴百洪.基于大数据分析的配电网主动检修业务应用研究与实现[J].科技通报，2017（06）：105-108.