摘要：本文主要分析了大数据背景下，配电网络故障趋势的判断方法。基于大数据分析的配电网络故障趋势判断不仅可以提高对故障判断的准确率，而且可以进一步提高对故障的排除率，进而实现配电网络故障趋势判断的精准化分析。
关键词：大数据分析；配电网络故障；趋势判断
1 配电网络故障趋势判断原理分析
据有关调查显示，我国大多数现阶段展开的针对配电网络故障趋势故障判断中，都会采取借助互联网的手段，并在大数据分析的前提下，更为精准的判断出配电网络故障的类型和解决措施。由此，针对配电网络故障趋势的判断还是需要借助大数据分析的手段来展开。下面对于配电网络故障趋势判断原理进行分析，探讨其与大数据结合的方法和效果。
1.1大数据分析基础应用
在展开对配电网络故障趋势判断分析时，首先需要对于其采用的方法和具体的技术手段等进行详细的分析，才能有效地保障配电网络故障判断的效果。而现阶段采取的大数据分析技术不仅有效的融合了配电网络故障趋势判断的各阶段，而且对于判断的效果和准确性有了较高的进步。
具体而言，分析配电网络故障趋势判断的原理需要对大数据分析的方法和基础应用内容等展开分析，进而扩展对于配电网络故障趋势判断的认识深度。一般情况下，现阶段应用的大数据分析技术最基本的工作方面在于通过判断配电网络故障的具体类型以及运行线路等存在的问题，实现精准化的处理和分析。在此同时，大数据分析的价值还在于通过优化配电网络的调控方式和调控手段来实现设备的进一步优化，提高数据传输的速率和各种探测资料的分析广度，最终实现对于配电网络的全面检查，并有效的减少配电网络出现故障的频率，实现平稳供电。而且，在此过程中如何更好地应用大数据分析手段来进一步的加强对配电网络故障趋势判断的应用也随之成为研究的重点。
1.2 判断原理分析
调查显示，经过了初期的对配电网络故障趋势的分析和研究，还需要针对其判断原理展开进一步的分析。其主要包括了：工作原理、技术应用以及与大数据分析结合等三个方面。
具体而言，在配电网络故障趋势判断原理中，需要通过构建一定的故障诊断模型来纳入大数据分析的手段，并结合相应的方法完成对出现的配电网络故障内容的推理分析。其具体的模型工作流程见图1
图1 配电网络故障趋势判断模型流程图
上图仅仅是进行配电网络故障趋势判断分析第一步，在接下来的任务中，需要以上图为依托进行第二步的故障判断与解决。其具体包括了应用S变化法来对获取的有关配电网络故障的数据进行合理分析，并为后期故障的具体解决提供基础。一般情况下，对于配电网络故障趋势中采集的信息进行有效整合和基础研究，需要利用大数据分析的方法：发挥时频分析的价值和作用，并利用傅里叶变换来提高计算速率和结果的准确性，最终为配电网络故障趋势判断提供必要的数据支撑。但是在此过程中，一定要注意控制好数据计算的变量和定值，防止出现频率差，进而影响到最终复数矩阵结果。
2 配电网络故障趋势判断方法分析
上面已经对在大数据分析下的配电网络故障趋势判断原理进行了初步的分析和理论介绍，可以发现：借助大数据分析的手段可以有效的实现对于配电网络故障信息的判断和分析，并进一步的提高配电网络故障趋势判断的计算速度和准确率。这对于减少故障解决时间等具有重要意义。根据以上信息以及在实际中配电网络故障趋势判断的工作实践，进而开展针对性的研究优化其判断方法。主要的配电网络故障趋势判断方法有以下几个方面：
2.1配电网络故障信息采集与分析
在上文中已经对于展开了配电网络故障趋势判断流程和主要原理进行了分析，可以发现：针对配电网络故障趋势分析最重要的就是如何获取故障信息和展开随后的信息处理，从而准确的判断出故障的类型和解决方法。由此，在配电网络故障趋势判断的方法分析中，针对故障信息的收集与处理则成为研究的基础。
具体而言，在配电网络故障信息的采集与分析当中，需要以现有的大数据分析载体为基础，展开相应的信号处理与分析，并借助一定的手段完成信号的进一步传输，反射到下一阶段的处理过程中。一般情况下，针对配电网络故障信息的处理手段是借助一定的输出与输入方法，通过基本的算法运算来完成对于已知故障信号的内容分析。但是在此过程中，要时刻注意利用大数据分析中复数矩阵的计算方法时要控制其误差的存在以及故障信号的误差控制能力，最终保持稳定的配电网络故障信号分析，得出较为准确的结论。
2.2 判断技术应用
在对配电网络故障信号进行充分的分析之后，还需要针对不同的信号信息进行具体的故障判断和措施应用。具体而言，这主要是包括了针对大数据分析方法的应用来开展的对于配电网络故障隐藏信息的多重分析与结果判断。在目前的大数据分析技术当中，在配电网络故障趋势判断上的应用在于通过利用数据挖掘技术来进一步的开发信息中隐藏的数据，并对于故障的类型进行初步的趋势分析。
此后，再结合相应的SVM技术对于配电网络故障趋势进行综合分析，对于其中存在的待检测样本进行信号特征的分解与函数检测，最后得出一定的数据来完成对于配电网络故障趋势判断的初始分析。在此过程中，针对配电网络故障趋势判断的大数据分析方法还是要针对上文中采集的故障信号进行相应的属性划分，再行利用BP网络化的方法对采集到的信号进综合诊断，最后判断出配电网络故障的故障，并由此进行解决。
2.3判断流程和结果分析
在上文中已经对大数据分析的配电网络故障趋势判断方法的内容进行了大致的分析，可以发现：针对配电网络故障趋势判断分析的重要方法在于借助大数据分析技术的应用来提高配电网络对故障的掌握能力，最终提高对于配电网络的管理能力，促进供电网络的平稳运行。
具体而言，在实际的配电网络故障趋势判断当中，需要针对具体方法应用的结果和故障判断分析的流程等内容进行综合分析，提高对配电网络故障趋势判断的掌握程度。一般情况下，针对配电网络故障趋势判断过程中都会对出现故障的电网等进行多种算法的综合处理分析，并对于其中存在的问题通过各种实验方法进行检测分析，最终判断出故障的具体位置和相应的故障类型。由此，针对配电网络故障趋势判断的结果进行分析需要结合实际的算法应用差异等来判断结果出现不同的具体原因，并由此总结出相应的故障结果。
但是，在此过程中由于配电网络故障的不断增加，也会导致待分析的处理数据检测量的大量增加，从而为大数据分析增加基数。由此，针对这种情况的出现就需要及时的进行分析方法的调整和多种方法的综合应用，将所有的配电网络故障信息数据进行统筹管理，最大程度地提高数据分析的效率。同时，还要保障数据处理的准确性和高效性，选取准确度最高的分析算法应用到配电网络故障趋势判断中，并为后期针对具体的配电网络故障进行解决而奠定基础。需要注意的是，还需要不断地针对配电网络故障趋势判断中存在的问题进行解决，并逐渐加深数据分析的深度、增强数据处理能力。此外，针对相应的配电网络故障配电网络故障趋势判断方法进行研究，也是提高配电网络故障处理能力的重要手段。
3 总结
综上所述，通过对基于大数据分析的配电网络故障趋势判断的综合分析与研究，不仅实现了对其判断方法的掌握，而且对于高配电网络故障解决能力、维持供电网络的平稳运行等具有重要意义，需要在实践中不断进行探索研究。
参考文献：
[1] 崔宁. 低压配电的线路检修探讨[J]. 山东工业技术. 2018（11）
[2] 王晖. 低压配电线路常见故障分析[J]. 中国新技术新产品. 2015（04）
论文作者:林群
论文发表刊物:《电力设备》2019年第13期
论文发表时间:2019/11/22
标签：网络故障论文; 趋势论文; 大数论文; 据分析论文; 方法论文; 故障论文; 数据论文; 《电力设备》2019年第13期论文;