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
近年来，人们越来越注重智能技术的应用，其应用范围也呈现出逐渐扩大的态势。各行各业都需要根据数据的价值来做出更为全面、深入的分析，促使其产业的竞争力得到极大的提高，电力行业也不例外，需要紧紧地依靠大数据技术分析的平台来获得更大的发展空间。智能配电网在其发展的过程中往往会遇到各种各样的突发状况，例如：智能配电网大数据分析的状态检测中所面临的难题、智能配电网大数据处理出现的故障以及其处理方法等等，都是亟需解决的问题。因此，紧密的结合大数据分析技术在智能配电网中的应用，对于智能配电网大数据分析的状态进行检测，逐渐完善其应用，从而促进智能配电网体系的建设，为电力行业的发展做出应用的贡献。
一、智能配电网大数据的概述
（一）智能配电网大数据的现状
随着信息化水平的不断提高，大数据平台已经应用于各行各业。在智能配电网的运行中也应用了大数据技术。就目前的形势而言，智能配电网大数据主要被划分为以下几大类：第一类是电力企业量测数据，即调度运行数据、GIS数据以及用户用电数据等；第二类为电力企业运营数据，这主要包括电力市场数据、客户服务数据和企业管理数据；第三类是由互联网数据、GPS数据与公共服务部门数据库数据构成的电力企业外部数据。大数据分析技术必然会为智能配电网注入大量的数据流，使其存在的价值不断的被挖掘出来，并进行深入的研究与利用。在目前，电力企业量测数据是智能配电网大数据分析的主要应用。
（二）智能配电网大数据的特征
任何事物在发展的过程中，都有其本身所具有的特征，并且这些特征都具有独特性，智能配电网大数据亦是如此。智能配电网大数据具有的特征非常的多，主要包括：关系的复杂性、来源具有广泛性、结构上具有多样性、生成速度较快以及粒度具有精确性的特征，这些特征被统称为一次特征。在一次特征的基础上，演化出二次特征，即：信息相当丰富、处理困难以及体量的巨大性等等。另外，数据生产方式也具有繁杂性的特征，这很大程度上是由于电力行业、种类以及个体数据源之间的差异所造成的。由于现代电力企业在服务质量方面的水平不断提升，涌入了大量的半结构化和非结构化类型的数据，这些数据往往包含视频监控数据、网页交互数据、客户服务系统语音数据等等，这些数据具有复杂性与庞大性的特征，这正是传统的数据技术所不能够处理的，并且难度系数较大，因此，这恰恰要求寻找适合的大数据分析技术，并且与智能配电网的数据相契合。
（三）智能配电网大数据的发展前景
智能配电网大数据分析技术的应用前景较为广泛。在国内外，虽然在智能配电网大数据技术方面的研究与应用大有成效，但是目前仍然处于起步阶段，对该技术在进行不断地探索。在进入智能配电时代以来，智能配电网的运行速度相对较快，并且逐步实现了细粒度大数据的收集，能够对数据进行及时有效的处理。总之，智能配电网大数据的发展前景将会一片光明，并且将会在人们的生活中发挥着重要的作用。
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二、智能配电网大数据分析状态检测难点
（一）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。
（二）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、智能配电网大数据分析的故障处理方法
（一）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。
（二）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。
四、小结
总而言之，在进入智能配电网大数据时代以来，对于人们而言不仅仅有机遇，还非常具有挑战性。因此，这就要求电力公司应当逐渐建立智能配电网大数据分析的状态检测平台，通过相应的方式解决存在的故障，为其今后长远的发展做出应用的贡献。
参考文献
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[2]李祥珍,刘建明.面向智能电网与物联网技术及其应用 [J].物联网技术.2010(8):41-45.
论文作者:张新忠,曹会彬,张华
论文发表刊物:《基层建设》2018年第27期
论文发表时间:2018/11/8
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