摘要：现如今，面对我国中低压配网监测方式不足、数据运用比重不高的问题，本文将主要阐述现如今供电公司中低压配网调度支持系统技术的故障分析问题，通过应用表明，相关的工作人员可以运用大数据技术高效地辨别中低压配网线路承载模式，切实地判别出线路故障的原因，同时在很大的在程度上防止了由于负荷波动导致的误动作，不仅如此，也可以高效地监测传统手段所监测不到的中低压配网隐患。带来了一项可靠性极强的监测方式。
关键词：大数据；中低压配网；智能化；运维平台
1大数据分析的中低压配网故障的现实价值
伴随分布式发电（DG）的接大批次以及使用者对于电力传输平稳程度需求的提升，现如今的技术支持方式对中低压配网，特别是分支线的把控效果愈来愈难契合调控运转的需求。不仅如此，比如说，像D5000这种电网调度自动化机制就可以达成对中低压配网线路主线闭合高程“三遥”调控，具备操作的便捷性等优势，同时利用系统数据平台储存着诸多的遥测资料，尽管中低压配网调控数据逐年增多，当前只有一些数据是凭借人工机械导出解析的，运用数据的速率不高，由此就需要采用大数据、云计算技术加强整合、传送、解析方面的能力，同时高效地服务于中低压配网调控项目。比如说，可以对调度自动化机制予以一定程度的优化升级，拓宽其应用的职能领域，进一步地深入到数据中找寻有价值的讯息资料，完成对中低压配网的故障监测以及数据的精准检查与核验，这就在很大程度上解决了DAS系统现存的问题，以不多的投入资金以及操作强的方式有机地提升了供电水平以及供电的平稳程度，对供电公司来说，这是一项可以运用的手段。总而言之，在能源电力领域之中，把大数据分析技术合理地运用在故障监测之中具有很强的现实价值。
2中低压配网调控业务数据的基本流程及特征
现如今，中低压配网调控运作项目的技术支持机制通常是以地中低压配网自动化系统为主，辅之以能量管理系统（EMS），两项机制系统一起帮助调控的有关工作者带来中低压配网装置的监测处理、故障处理、执行把关上的技术基础。
2.1地中低压配网自动化系统数据基本流程及特征
中低压配网终端搜集中低压配网线路上环网柜、开关站、柱上闭合、分界闭合、中低压配网变压器等装置的情形、电流、电压等数值讯息，利用多元化的方式采用终端接入网以及骨干通信网一同聚集到DAS主站，这通常给调控的工作者带来中低压配网线路中多方面自动化装置的遥信、遥测信息。DAS系统的长处可以归结为如下，运用的范畴较大、可以带来变电站之外线路上装置的运作讯息、承载的数据的体积庞大；其劣势就在于通信平稳程度不高，同时数据的精准程度也有限，同时不可以运用在非自动化线路或装置之中。
2.2能量管理系统数据基本流程及特征
能量管理系统经由装备至每一个厂站的RTU，搜集关于变电站中的运作情形、电压、电流等讯息数值，利用串行通信以及以太网聚集于能量管理系统主站，由此给中低压配网调控工作者带来10kV母线以及中低压配网主线开关的遥信、遥测讯息。不仅如此，把中低压配网主线开关的遥测电流数值，以每五分钟一个数据点的方式，储存在历史数据服务装置之中。在中低压配网调度项目开展的过程中，可以发现，能量管理系统的特征表现如下，可以遍及全部的中低压配网线路、采样的精准程度较高、通信稳定、数据精准程度达、历史数据较为全面。其不足之处就表现在对变电站外中低压配网上装置不可以发挥把控的效用。中低压配网调控工作者利用能量管理系统达成对全部中低压配网主线的监测，通过DAS达成对局部分支线路以及配变的监测；对于非自动化、通信出现问题的分支线路，现如今还没有很好的监测方式。
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3中低压配网故障监测与处理的策略与方案设计
3.1整体策略
当中低压配网处在平稳运转的情况之时，网络中多方面节点的运转情形通常是保持统一的。这时，基于中低压配网节点运作数据搭建的高维时空情形监测矩阵的行间差异程度不高，多方面节点在高维空间中表现出集中式的点，不会出现离群点。当中低压配网出现了一些故障的时候，网络之中故障点和正常点的运转状况会产生很大的不同，每一个节点在高维空间中表现出的是离群点，这时，较少的故障节点会由于与正常节点较远而构成离群点。所以，在开展智能中低压配网状态监测活动的过程之中，相关的工作人员只要求核验出高维时空状态监测矩阵有没有出现离群点，就能够顺利地实现中低压配网运作情形的监测工作，再综合离群点的联系，也就能够明确到故障点的精准方位。
3.2方案设计
第一，数据预处理。这一流程的目标就是对传感装置中的原始数据予以一定程度地选择，由此降低数据的比重，同时产生本文状态监测和故障活动中所要求的初始特征量矩阵。这一流程涵括了环节包括特征量择选、网络关联矩阵搭建和区域差分工作。第二，数据融合。这一流程运用数据融合的理念，相关的工作人员在空间上把多方面电气特征量搭建的单时段单电气特征量的状态监测矩阵结合成多电气特征量的状态监控矩阵；接着，再把这一个矩阵于时间序列中更加大范围地拓宽，最后才能产生高维时空状态监测矩阵。第三，数据解析和可视化处理。在这一流程之中，相关的工作人员需要运用多维尺度解析算法对监测矩阵予以优化，在确保多个对象相对联系维持稳定的基础之上，表现好高维数据在低维空间，在实现数据可视化的过程中还可以减少低价值数据量，由此更深层次地完成数据融合的目标；接着，在降维工作完成之后的时空情形监测矩阵予以离群点核验，由此维持智能中低压配网运作情形的高效辨别。第四，状态辨别环节。在这一工序之中，相关的工作人员需要根据数据解析的结果开展状态辨别，再按照中低压配网的状态予以针对性的处理。非正常情形之下的状态改善是对智能中低压配网目前状态予以改善把控，这就是为了更好地防御和减少故障出现的整体机率，是自愈调控过程中防御调控的项目。时空状态监测矩之阵中的离群点和故障节点是分别相对照的，故障节点所处的位置就是故障范围。所以在事故出现之后，数据处理中心只需要往这一范围中的测控一体化终端传输跳闸指令就能够实现故障的远离。值得注意的是，这一监测矩阵作为十分疏散的矩阵，如果相关的工作人员简单地核验离群点，就会出现算法时间繁杂程度大、数据分析耗时和检测数据精准程度较低的难题。时效程度以及精准程度都会对中低压配网故障的监测工作带来很大的影响，所以在离群点正式检查之前，相关的工作人员务必要对监测矩阵予以数据方面的降维处理。
4结语
综上所述，电力机制中出现的许多故障离不开中低压配网，伴随电力机制的发展，电网的范畴逐渐扩大，架构愈来愈繁杂，不同区域之间的联系也越来越紧密。考虑到其作为电力网的末端，中低压配网直接是和电力使用者相互联系的，所以，需要对中低压配网故障分析予以足够多的重视。
参考文献：
[1]刘和志，牟平伟.大数据平台在配电运行管理及维护中的运用[J].重庆电力高等专科学校学报，2018，23（05）：37-40.
[2]王禺.大数据在配电运营监控技术中的应用探析[J].低碳世界，2018（06）：70-71.
[3]梁海波.基于大数据的中低压配网运维平台的研究[J].企业科技与发展，2019（09）：73-74.
[4]戴瑞金，邢毓卿，高国杰，卢章建.基于大数据分析的配网状态检修[J].产业与科技论坛，2019，18（11）：60-61.
论文作者:单萌,徐继霆
论文发表刊物:《基层建设》2019年第26期
论文发表时间:2019/12/18
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