摘要：本文以配电网络系统为研究对象，对其中的供电可靠性预测工作进行分析，并说明大数据技术在其中的应用条件。在对供电可靠性预测分析发展历史进行简要介绍的同时，从聚类分析、时间序列、应用实例这三个方面，说明大数据技术的具体应用条件，以此分析方法的有效性，供相关研究与实践参考。
关键词：大数据；配电网络；用户供电；可靠性预测
引言
时代科技背景条件下，大数据技术已经成为了服务各行业建设发展的有效技术手段。而从行业化的角度出发，电力配电系统的可靠性分析中，需要应用大数据技术对其海量化的数据信息进行处理，以此保证技术应用的时代性与先进性，并在革新以往技术条件的同时，优化自身的工作效率。
一、供电可靠性预测发展概述
配电网络的可靠性分析，大致可与其基础发展保持同步，并根据速率条件，将其分为低速发展、迅速发展、高速发展这三个阶段性时期。以此表现出差异化的成长特征。
作为配电网络发展的初期，由于用电安全与充足性的基础条件，对于网络结构的要求相对较低，因此在低速发展阶段，供电可靠率低于99%，并在年度区间内存在明显的波动指标。而在迅速发展阶段下，随着社会建设发展的客观性需要，稳定性内容也成为供电关注的焦点，需要在技术提升的过程中，保证供电的有效性。由此，这一阶段中也开发了状态检修、风险评估、带电作业等较为先进的管理理念与技术条件。当进入高速发展阶段后，供电可靠性管理日趋成熟，并在自动化技术支撑下，基本实现了智能设备的应用与开发，并将平均停电时间缩减到了50min以内，以此，保证整体供电波动的控制桩体。
我国已于2011年基本进入了高水平控制阶段，平均供电稳定性达到了99.95%。在这一技术背景前提下，需要对技术手段进行进一步升级，以适应更加复杂的供电环境，并借助我国的网络化优势，实现在整体供电稳定性的深化管理。
二、大数据技术条件下的供电可靠性预测
（一）聚类分析下的可靠性评估
大数据信息技术条件下，形成聚类模型，是保证此项技术应用条件的基础。在方法上，需要将线路故障率进行调整，并将其引入到具体的概率数值中，以此形成预期可靠性数据，将其作为目标展开反推型技术管理。然后，在平均用户数的计算与分析中，也要对终端设备单元进行统计分析，为可靠性的大数据分析奠定基础条件。在执行此项工作环节的同时，还需要对其中的配电自动化条件进行控制，并在一定程度上，补充电力系统的可靠性水平，通过对不同区域、不同结构的差异化配置，保证整体配电分析思路的执行有效性，巩固大数据技术的应用条件与可靠性预测分析准确度。
（二）时间序列下的指标化预测
从数据化技术特征的角度出发，对于供电可靠性直白的预测与计算，表现出明显的多样性特征，并可在供电可靠性指标规律计算的过程中，通过实践序列的计算方法，提高计算分析的有效性与指导性，并从多角度完成技术分析。
预测算法上，时间序列条件下带有四种明显的变动因素。其一，整个预测中期内容，数据出现变化的长期趋势与趋向发展；其二，在某一段时间条件内，出现的周期性数据变动；其三，以年为单位的季节性周期变动；其四，在特定情况下产生的不规则变动，而这一变动条件，由于区别于其它三种，也可被称为随机变动。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆由此，在利用大数据技术展开具体电网可靠性分析的过程中，可以通过预先的工作安排情况，以及整体的故障发生概率，确定不同数据的运行规律，并保证整体数据指标预测与分析的有效性，实现对故障问题的控制与管理。
流程条件上，应率先对历史性数据进行总结，并分析工作安排中的变化规律条件。例如，在大部分电网公司中，都会在春节前后，保证电力供应的稳定性状态，并在春检处理中，增加工作内容的总量[1]。又如，在东北地区，还会根据其气候特点，在冬季寒冷环境中，降低室外工作总量，以此保证工作执行的合理性。通过对此类工作周期特征的分析，形成故障挖掘数据的规律系统，并在大数据分析的内容上，录入这种故障峰值变化条件，以此保证技术执行的有效性，从而更好地适应地区工作的实际周期条件。
在获取具体规律数据信息的同时，还要针对不规则问题的概率作出调整。例如，在东北吉林地区，受夏季雷雨高温、冬季冰冻低温影响，需要与当地气象部门建立联系，并保证气象数据的指导地位，以此优化不确定因素的管理状态。完成多种类型数据分析之后，就要凭借这种时间性规律，建立起完整的计算模型，以此完成供电网络可靠性的系统分析。同时，如果这种预测结果数据在方差范围之内，则证明此项模型数据的有效性，可以在实际分析工作中发挥作用。
（三）大数据技术具体应用流程
在对大数据技术应用流程进行分析的过程中，选取某一地区的技术应用案例展开讨论。这一地区的电力供应可靠性分析中，将首先在配电网络的计算分析中建立起典型化的模型网络，通过不同线路结构停电时间的分析，确定多联络、单联络、辐射式这三种不同接线模式，然后根据其中电缆线接线模式，进行技术管理，以此保证整体技术的评估体系有效性。在配置大数据技术时，还需以电网的规模特征为基础，获取各类年规划数据的同时，分析不同线路中的平均参数。以此，在自动化规划中，形成各种特征状态的数据资料，并在自动化中终端的可缩短故障中，形成停电时间的比例数据信息[2]。最终，通过对各个地区特征数据条件下的网络数据结构权重系数的计算，形成数据发展趋势研判。在吉林地区的供电系统中，将中心城区、市区、城镇等不同区间，设置差异化的停电比例，以此保证对于整体大数据的迎合用管理状态。内容上，将中心城区的停电比例控制在76.92%，其中故障条件占23.08%；市区停电比例控制在74.83%，故障停电限制在25.17%；城镇预停电占72.41%，故障停电为27.59%。在这一综合比例的控制条件下，使地区年规划供电可靠度达到99.965%，高于预计标准控制数值。
从数据特征角度出发，供电可靠性指标的预测处理中，需要对整体数据进行深度挖掘，并在提取季度数据波动曲线的同时，形成单季平滑模型。方法上，还需剔除时间模型影响下的趋势化序列，并在形成单季节平滑指数的同时，保证序列算法模型创建的有效性。通过这一方式的应用，对该区域范围内容的用户平均停电时间数值进行确定，得到2.135小时/户的具体数值，并以次数据为基础标准，将供电工作的可考虑水平提高到99.965%，在0.012的平均绝对误差与0.017的均方根误差条件下，实现大数据模型预测精度化技术要求。
三、总结
综上，大数据技术在电力配电系统稳定性预测工作中的应用，可以有效的优化信息处理速率，并在准确度上进行优化升级，通过科学且系统的数据分析方案，保证整体技术执行的有效性状态。而通过这种应用技术的系统性升级，也可以保证中整体电力系统的管理状态调整，为其技术成长奠定坚实的基础条件。
参考文献：
[1]李刚,张博,赵文清,等.电力设备状态评估中的数据科学问题:挑战与展望[J].电力系统自动化,2018,42(21):10-20+177.
[2]陈敬德,盛戈皞,吴继健,等.大数据技术在智能电网中的应用现状及展望[J].高压电器,2018,54(01):35-43.
论文作者:王淑艳
论文发表刊物:《基层建设》2019年第25期
论文发表时间:2019/12/12
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