基于数据挖掘的线路故障主动抢修

基于数据挖掘的电力线路故障预测研究随着人们对电力安全问题的重视，电力公司开始采用各种技术手段来保障电网的稳定运行。

其中，基于数据挖掘技术的电力线路故障预测研究成为了研究热点。

一、电力线路故障预测的意义及现状电力线路故障预测是指通过对电力系统的历史数据进行挖掘和分析，发现其中的规律和模式，从而预测出未来电力线路的故障发生概率及时间。

这对于电力公司和用户来说都是非常重要的，因为它可以帮助他们提前预防和解决电力故障问题，降低损失。

目前，电力线路故障预测的技术手段已经比较成熟，主要有基于统计学方法、人工神经网络、支持向量机、决策树等多种算法。

但是，这些方法都存在弊端，如不能很好地处理大量和复杂的电力数据、无法迅速适应新数据等。

因此，基于数据挖掘技术的电力线路故障预测研究就显得尤为重要。

二、基于数据挖掘技术的电力线路故障预测方法数据挖掘技术是一种从大量数据中自动寻找潜在关系的过程。

在电力线路故障预测中，它的应用主要包含以下几个环节：1. 数据采集和处理：收集电力系统历史数据，清洗和预处理数据，如去噪声、数据归一化等。

2. 特征选择和提取：对数据进行特征提取和选择，使数据集中的特征对于目标变量的影响最大化。

3. 数据建模：应用数据挖掘算法对数据进行建模，如聚类、分类、回归等，预测未来的电力线路故障。

4. 模型评估和优化：对建立的模型进行评估和优化，以提高预测准确率和泛化能力。

5. 结果应用：基于预测结果，制定预防和应急措施，以降低电力系统故障发生的风险。

三、实例应用及展望数据挖掘技术在电力线路故障预测中已经得到了广泛的应用。

例如，在浙江省的某电力公司，他们利用数据挖掘技术预测了当地电力线路发生故障的发生概率，从而制定了相应的预防和维修方案，有效降低了故障风险。

未来，随着数据挖掘技术的不断发展，其在电力线路故障预测中的应用前景也将越来越广阔。

例如，可以利用无线传感器网络来实时采集电力系统数据，以更好地进行线路故障的精确预测。

电力系统中基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略研究随着电力系统的不断发展和扩展，设备故障成为影响系统运行和供电可靠性的重要因素之一。

因此，为了确保电力系统的稳定运行，开展基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略的研究具有重要意义。

数据挖掘是通过利用大量的历史运行数据，从中提取有用的信息和知识的过程。

在电力系统中，利用数据挖掘技术可以挖掘隐藏在大量数据背后的规律和规则。

通过对设备传感器的数据进行分析，可以实现设备故障的早期检测和诊断，从而提前采取预防措施，减少设备故障对电力系统的影响。

首先，基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略需要从大量的历史运行数据中提取特征。

这些特征包括电流、电压、温度等传感器的实时测量值，以及设备的运行状态参数等。

通过对这些数据进行处理和分析，可以得到设备工作状态的特征向量。

然后，利用机器学习算法对这些特征向量进行训练和分类，可以实现设备故障的检测和诊断。

其次，针对不同类型的设备故障，需要设计不同的数据挖掘模型和算法。

例如，对于变压器故障，可以采用支持向量机（SVM）或神经网络（NN）等算法进行分类。

而对于线路故障，可以采用决策树或随机森林等算法进行分类。

通过结合多种数据挖掘算法和模型，可以提高设备故障检测与诊断的准确率和效果。

第三，为了提高设备故障检测与诊断策略的可行性和实用性，需要建立完善的故障数据库和故障诊断模型。

通过对历史故障数据进行收集和整理，并结合专家知识进行分析，可以建立设备故障的数据库。

在此基础上，可以利用数据挖掘技术进行故障模式的挖掘和故障诊断模型的建立。

这将为设备故障的快速诊断和维修提供重要的参考依据。

最后，基于数据挖掘的设备故障检测与诊断策略需要与实际运行的电力系统相结合。

在实际应用中，需要充分考虑设备的复杂性和系统的实时性。

通过与现场设备的在线监测系统进行集成，可以实时获取设备的工作状态和传感器的数据。

同时，利用云计算和大数据技术，可以实现对大量数据的快速处理和分析，提高设备故障检测和诊断的效率。

数据挖掘的配电网架空线路故障检修技术摘要：为了解决配电网络中的架空线在室外条件下的维修问题，本文采用了数据挖掘技术来解决配电网络中的架空线故障维修技术。

数据挖掘可以从大量的数据之中掌握其中的潜在规律，然后将具有价值的信息进行提炼，运用数据挖掘技术通过对测量到的资料进行误差的解析，通过对配电网络中的架空线进行故障的分析和维修，并根据实际情况，为配电网络中的各种情况制定了相应的维修技术。

关键词:数据挖掘；配电网；故障检修引言：配电网输电线路由于道路使用者众多，且线路错综复杂，所以配电网络中的架空线路时有发生障碍，特别是在乡村，更多的是发生在偏远的地方。

在用电量高的情况下在高峰期间，因输电线路负载过大，也会发生输电线路的失效种状况，对人们的生活造成了极大的影响。

因此，本文针对数据挖掘的配电网架空线路故障检修进行了以下几个方面的分析和阐述。

一、配网架空线路中常见的故障类型（一）雷击故障在配电网络中，架空线路是最常见的，一般为6-12米。

特别是在夏天，由于闪电频繁，出现闪络显现以后输电配电线和电气装置往往会受到影响，造成配电系统发热，造成配电系统短路。

有些电线如果没有设置避雷针，也会出现漏电的情况，对电力系统造成很大影响。

在日常工作中，因雷电引起的短路，不仅给电网的电力供应带来了困难，也给线路带来了更多的电力负担，加大了电力系统的运行和检修费用，同时也导致了电力系统受到了雷电的影响。

同时，因断电所带来的损失非常之大，不但会给企业带来重大的经济利益，严重时会引起安全隐患，从而使人们的生命财产受到威胁。

（二）架空线路运行故障配电网一般都是架空布线，在高空所承受的风速要大得多。

由于线路所处的电磁条件较为复杂，有些线路时常遭受风雨侵蚀。

另一方面，在高空环境下，两条输电线的间距比较接近，在强风条件下，两条线路会产生摇摆，且在一定范围内摇摆，从而造成线路与线路的接触，从而造成线路的短路。

而当遇到下雨和下雪的时候，由于气温比较低，雨水和积雪会在输送导线上形成冰块，从而造成输电线的负载力增大，再有风力的作用，也会造成输电线路的摆动，从而造成电力系统的短路，不利于整个配电网的安全运行。

基于数据挖掘的电力系统故障分析与诊断一、引言电力系统是现代社会的重要基础设施之一，其稳定运行对于保障生产生活的正常进行至关重要。

然而，由于各种原因，电力系统故障时有发生，甚至可能导致停电、设备损坏甚至火灾等严重后果。

因此，如何快速准确地分析故障原因，并进行及时的诊断与排除，成为了电力系统管理和运维人员亟需解决的问题。

二、电力系统故障的分类与常见原因在进行故障分析与诊断之前，有必要先了解电力系统故障的分类和常见原因。

按照故障的性质，电力系统故障可以分为短路故障、接地故障、开路故障等；按照故障发生位置，可以分为输电线路故障、变电站故障、配电线路故障等。

而导致电力系统故障的常见原因包括设备故障、自然灾害、人为操作失误等。

三、数据挖掘在电力系统故障分析与诊断中的应用随着电力系统中各种传感器、监测设备的广泛应用，大量的运行数据被实时收集到数据库中。

利用数据挖掘技术对这些数据进行分析和挖掘，可以帮助电力系统管理和运维人员更好地了解系统状况，及时发现潜在故障隐患，提高故障分析与诊断的效率和准确度。

1. 故障预测通过对历史故障数据和相关环境数据进行挖掘与分析，可以建立故障预测模型，预测电力系统可能出现的故障类型、时间和位置。

这能够帮助管理人员及时制定相应的应对方案，提前准备并避免潜在的损失。

2. 故障诊断在故障发生后，通过对实时监测数据进行分析，利用数据挖掘技术和机器学习算法，可以快速准确地确定故障类型和位置。

例如，通过监测设备的电流、电压等参数，结合历史数据和模型，可以判断是短路故障还是开路故障，是输电线路故障还是变电站故障。

3. 故障原因分析故障原因分析是故障诊断的重要环节，也是解决故障问题的关键。

数据挖掘技术可以通过对大量的历史故障数据进行分析，找出故障发生的规律和共性，进而推断出可能的故障原因。

例如，通过对多次同样类型故障的数据进行聚类和关联规则挖掘，可以找到故障发生的特征和与之相关的运行模式。

四、数据挖掘在电力系统故障分析与诊断中的挑战与解决方案尽管数据挖掘在电力系统故障分析与诊断中具有广泛的应用前景，但也面临着许多挑战。

电力系统中基于数据挖掘的故障检测与分析技术研究引言：电力系统是现代社会运转的重要基础设施，其稳定运行对于保障工业生产和人们生活的安全至关重要。

然而，电力系统中的故障问题时有发生，导致电力供应的中断和电力设备的损坏。

因此，开发一种高效的故障检测与分析技术对于提高电力系统的可靠性和稳定性至关重要。

本文将探讨基于数据挖掘的故障检测与分析技术在电力系统中的研究和应用。

一、电力系统中的故障检测与分析需求电力系统中的故障可能由于多种原因引起，例如设备老化、操作失误、外部因素干扰等。

及时准确地检测和分析故障，对于电力系统的稳定运行和故障处理意义重大。

准确的故障检测可以确保及时采取措施避免并减少故障的发生，而故障分析则可以帮助工程人员快速定位故障源并采取相应的修复措施，缩短停电时间。

二、基于数据挖掘的故障检测技术1. 数据采集与预处理在电力系统中，各种传感器和监测设备可以实时采集到大量的电力数据。

这些数据包含了电压、电流、功率等各种参数的信息。

然而，由于数据的复杂性和噪声干扰等原因，直接使用原始数据进行故障检测是非常困难的。

因此，数据预处理是故障检测的关键一步。

常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据变换和数据归一化等。

2. 特征选择与提取针对电力系统中的大规模数据，选择合适的特征可以帮助提高故障检测的准确性和效率。

特征选择的目标是从原始数据中选择出最具有代表性和判别性的特征。

特征提取则是将原始数据转化为更加有效的特征表示，以发现隐藏在数据中的模式和规律。

常用的特征选择和提取方法包括主成分分析、小波变换和时频特征分析等。

3. 故障分类故障分类是指根据所提取的特征将数据样本分为不同的故障类别。

常用的故障分类方法包括支持向量机、神经网络和决策树等。

这些方法可以根据已有的故障样本进行训练和学习，建立故障分类模型，进而对新的数据进行分类。

三、基于数据挖掘的故障分析技术1. 告警关联分析电力系统中的告警信息可以提供有关故障发生的重要线索。

基于大数据技术的配电网故障主动抢修管理华梁锦【期刊名称】《电子乐园》【年(卷),期】2022()9【摘要】在现代化社会时代背景之下,信息技术的不断快速发展和普及,对于人们日常工作和生活起到了非常重要的影响,与此同时,也促使各个行业逐渐完成了升级和转型工作,而这一方面对于配电网的故障处理及管理等工作也是起到了重要作用。

就目前来看,我国电网的建设规模在不断扩大化发展,所以说相关电力企业就必须要根据现代化社会的各方面需求,将自身服务理念和工作模式采取相应的创新措施,以促使企业自身能够更加良好的顺应时代的快速发展,也促使其在长期发展过程中,能够始终良好满足电力改革需求,以促使配电网能够在长期的运行过程中始终维持稳定性和高效性,并促使电力企业能够获得更加良好的经济效益和社会效益。

配电网的故障主动抢修管理是一种具有先进性和创新性的故障管理模式,对于维修方面的要求更加精细化,所以就使得相应工作效率和质量也有所提升,再加上大数据的良好运用能够促使该管理模式构建起更加智能化与自动化的故障抢修管理体系,从而使得配电网得以进一步的稳定运行,以促使电力企业的服务水平加以有效提升。

鉴于此,本文先是对配电网主动抢修管理模式做出了基本概述,分析了在传统时代背景下该模式存在的一些问题,阐述了基于大数据的改造内容,并提出了基于大数据背景下该平台的构建策略,最终就其所取得的良好成效也有所说明。

【总页数】3页(P0175-0177)【作者】华梁锦【作者单位】江苏省电力有限公司无锡供电分公司【正文语种】中文【中图分类】TP【相关文献】1.基于大数据技术的配电网抢修驻点优化方法2.利用故障抢修管理系统优化配电网故障抢修流程3.故障抢修管理系统在配电网故障应急抢修流程优化中应用4.配电网故障智能研判与主动抢修技术应用5.配电网故障智能研判与主动抢修技术分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

电力系统中基于大数据的故障检测与修复随着社会的不断发展和科技的不断进步，电力系统在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。

然而，由于各种原因，电力系统中的故障问题也时有发生。

为了提高电力系统的可靠性和稳定性，基于大数据的故障检测与修复成为了一个热门的研究方向。

在电力系统中，故障的检测和修复是非常重要的环节。

故障的发生可能导致电力系统的瘫痪，给人们的生活带来不便甚至危险。

因此，及时发现和修复故障是维护电力系统正常运行的关键。

传统的故障检测和修复方法主要依靠人工巡检和经验判断，这种方式存在着效率低下、漏检率高等问题。

而基于大数据的故障检测和修复方法则能够通过分析大量的数据，提高故障检测的准确性和效率。

基于大数据的故障检测主要依赖于数据采集和分析技术。

首先，需要对电力系统中的各个节点进行数据采集。

这些节点包括发电厂、输电线路、变电站等。

通过安装传感器和监测设备，可以实时地采集电力系统中的各种数据，如电流、电压、温度等。

然后，将采集到的数据进行存储和处理，以便后续的分析。

数据处理的过程中，可以利用机器学习和数据挖掘等技术，对数据进行清洗、特征提取和模式识别等操作，从而得到有用的信息。

在故障检测的过程中，可以利用大数据分析的方法来发现异常和故障。

通过对历史数据的分析，可以建立故障的模型和规则，从而对新的数据进行判断。

例如，可以通过比较当前数据和历史数据的差异，来判断是否存在故障。

同时，还可以利用机器学习的方法，对数据进行分类和预测，从而提高故障检测的准确性。

此外，还可以利用数据挖掘的技术，发现数据中隐藏的规律和关联，为故障检测提供更多的线索。

一旦发现故障，就需要及时进行修复。

基于大数据的故障修复主要依赖于智能化的决策和控制系统。

通过分析大量的数据，可以对故障进行定位和诊断。

例如，可以通过比较不同节点的数据，来确定故障的位置。

然后，可以利用智能化的控制系统，对故障进行修复。

例如，可以通过调整电力系统中的参数，来恢复正常的运行。

基于数据挖掘技术的电网故障分析方法研究电网故障一直是电力公司面临的突出问题之一。

故障的发生与否会直接影响供电的稳定性和质量，给用户带来损失，对电力公司的形象也会造成不好的影响。

因此，对于电网故障分析方法的研究是非常必要的。

数据挖掘技术在解决电网故障问题上具有广泛的应用。

数据挖掘是指从大数据集中提取出那些非显而易见、潜在的、实用的信息的过程。

根据这些信息，电力公司可以对数据进行分析，找出故障的根本原因，从而更好地预测和防范故障的发生。

首先，电网故障分析基于数据挖掘技术的基本方法是分类和聚类。

分类是将数据分为不同的类别或者状态，从而得到不同的故障类型。

聚类则是将数据按照相似性进行分组，以此找到与故障相关的数据模式。

其次，基于数据挖掘技术的电网故障分析还可以利用数据挖掘算法进行关联分析，找到不同变量之间的关系。

通过对这些关系的分析，可以发现导致故障的根本原因，并进行有针对性的解决方案。

此外，基于数据挖掘技术的电网故障分析还可以使用决策树和神经网络等机器学习算法。

这些算法可以对大量的数据进行学习和训练，模拟人类的思考过程，并从数据中发现隐藏的规律和特征。

这样就能更好地预测故障的发生和诊断故障原因。

总的来说，电网故障分析基于数据挖掘技术的方法可以为电力公司提供更高效、准确的分析和预测服务。

这些方法可以帮助公司避免一些可能的事故，提升业务效率和客户满意度，降低维护成本和操作难度。

正因如此，电网故障分析依托于数据挖掘技术的应用方向将会越来越重要，其未来也将会具有非常广阔的发展空间。

当然，基于数据挖掘技术的电网故障分析方法仍然存在一些限制和不足。

例如数据的质量和数量可能会受到许多因素的影响，如数据收集的不准确性和不及时性等。

另外，数据分析过程中的误差和偏见，也会对结果产生一定的影响。

因此，在数据挖掘技术发展的路径上，我们需要不断寻求新的方法和技术，解决这些问题，提高数据挖掘技术在电力工业中的应用效果。

总之，在基于数据挖掘技术的电网故障分析方法的研究中，我们必须严格遵循科学的原则，充分发挥分析和判断的能力，以便能够识别电网故障的原因，准确的预测和诊断故障，及早的采取有针对性的措施，保证更加安全和稳定的电力供应，让广大用户获得更加优质的服务体验。

基于大数据分析的配电网主动检修业务应用研究与实现徐祥征，王师奇*，吴百洪（华东交通大学，南昌330013）摘要：就当前配电网运维检修的工作现状及存在的一系列问题进行了探讨，提出了基于大数据技术分析实现配电网主动检修管理的解决方案。

为了实现这一方案，本文通过研究大数据平台支撑、移动互联、工单自动研判三种关键技术，进行了总体设计。

实践证明，基于大数据平台技术支撑的主动检修业务应用系统实现了从海量的电网运行数据中自动研判出电网运行异常情况，自动推送预警工单给配网运维班组。

该方案不仅能除隐患于萌芽状态，减少故障停电，变被动为主动，有效支撑配电网主动检修，而且可以使配电网运维管理有效提升，提高供电可靠性，提升客户满意度。

关键词：大数据；配电网；运维管理；主动检修中图分类号：TM769文献标识码：A文章编号：1001-7119（2017）06-0105-04DOI:10.13774/ki.kjtb.2017.06.023Research and Implementation of Active Service for Distribution Network Based on Large Data AnalysisXu Xiangzheng ，Wang Shiqi *，Wu Baihong（School of Electrical and Automation Engineering ，East China Jiaotong University ，Nanchang 330013，China ）Abstract ：The current distribution network operation and maintenance of the status quo and the existence of a series of problems are discussed,based on the analysis of large data technology to achieve the distribution network active maintenance management solutions.In order to achieve this program,based on large data platform,mobile Internet,single automatic judgments of three key technologies,the overall design.Practice has proved that the active maintenance of business application systems to support largedata platform technology based on grid from the massive operation data automatically judged theabnormal situation of power grid operation,automatic push early warning work orders for distribution network operation and maintenance team.This scheme not only can remove hidden dangers in the bud,reduce power failure,change from passive to active,effective support for active distribution network maintenance,but also can make the distribution network operation management effectively and improve the reliability of power supply,improve customer satisfaction.Keywords ：big data ；distribution network ；operation and maintenance management ；active maintenance收稿日期：2016-07-12作者简介：徐祥征（1965-），男，博士，教授，主要研究方向：电力系统过电压和电力系统稳定运行控制。

基于大数据的配电网故障抢修指挥平台随着社会的不断发展和进步，电力作为国民经济发展的重要支撑和基础设施，其可靠性和稳定性永远是一个重要的话题。

然而，在大规模的配电网中，故障是不可避免的，这会给电力系统带来很大的威胁。

因此，如何快速、准确地识别故障和迅速组织抢修工作成为电力系统管理者面临的重要问题。

近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，基于大数据的配电网故障抢修指挥平台应运而生。

这种基于大数据的平台通过对大规模的数据进行实时采集、处理和分析，能够提供故障识别、抢修调度和风险预警等功能，能够极大地提高配电网的抢修效率和可靠性。

首先，基于大数据的配电网故障抢修指挥平台能够通过实时数据采集和监测，准确地识别故障点的位置和类型。

这种平台能够将电力设备的运行数据、传感器数据等实时上传至云端进行处理和分析，通过大数据算法进行故障诊断。

当故障发生时，系统能够自动识别故障点，并将准确的位置信息传达给维修人员，减少寻找故障点的时间，提高抢修效率。

其次，基于大数据的配电网故障抢修指挥平台能够实现抢修调度的智能化和优化。

通过分析历史数据和实时数据，平台能够对抢修资源进行合理的分配和调度，根据故障的严重程度和地理位置，将最近的维修人员派往现场进行抢修。

同时，系统还能够监控维修人员的工作进度和效果，及时进行反馈和调整，确保抢修工作的高效完成。

另外，基于大数据的配电网故障抢修指挥平台还能够实现对潜在风险的预警和处理。

通过对历史数据和故障数据的分析，平台能够发现潜在的设备故障风险，提前采取维修措施，避免故障的发生。

同时，平台还能够及时监测电力设备的运行状态和健康状况，一旦发现异常情况，能够及时预警并采取相应的措施，保障电力系统的稳定运行。

综上所述，基于大数据的配电网故障抢修指挥平台是现代电力系统管理的重要工具。

它能够通过实时数据采集和处理，准确地识别故障点和类型；通过智能化的抢修调度，优化抢修资源的分配和调度；通过潜在风险的预警和处理，保障电力系统的稳定性和可靠性。

DOI：10.16660/ki.1674-098X.2019.17.069解析数据挖掘的线路故障主动抢修①欧阳沙(国网湖南省电力有限公司长沙县供电分公司 湖南长沙 410000)摘 要：线路故障抢修是电网运转管控项目中关键一环，抢修的速率效果是验证供电单位服务水平的关键性指标。

现如今，由电力使用者报修发起的传统抢修形式已经无法很好地契合电力使用者精细化的用电需求。

本文分析一项基于配电网专用及公用线路的突出性问题，构建一个可以迅速辨别隐患的研判模型。

关键词：停电信息公布 故障辨别 主动抢修 故障研判 应用中图分类号：TM755 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2019)06(b)-0069-02①作者简介：欧阳沙（1987，11—），男，湖南益阳人，硕士研究生，工程师，主要从事配网运检、供电优质服务方面工作。

传统配电网抢修的形式，通常是通过电力使用者打电话通知相关工作者前来修理的形式进行，在问题的描绘上很容易出现偏差，同时事故报修时间会出现滞后，拉低了电力部门的抢修效率。

与此同时，配电网抢修机制资料整合能力不够、模块化技术上使用的力度不明显、统筹功能表现不突出的隐患与日俱增。

对此，本文把配电网专用以及公用线路停电信号总值作为着力点，采取大数据在线挖掘手段，可以高效地辨别配电网线路的突出性问题，构建一个可以迅速辨别隐患的研判模型，能够提高配电线路故障辨别的准确程度及实用程度，为配网抢修的指示以及故障报备环节给予必要的数据支撑，提升电力事故报备以及电力使用者告知有关部门的速率，完成好主动抢修的工作。

1 主动抢修要点在抢修环节中，相关电力维修者一定要在最短的时间内纠察出故障及其出现原因，再有条不紊地进行现场抢修工作，定时向故障装置所影响的电力使用者报备事故的有关讯息，使用电用户能够知晓此时突然停电的原因和情形，帮助线路故障抢修的工作从“被动式的抢修”转变到“主动式抢修”形式，真正地减少事故停电的总体时长、提升事故抢修的整体效率。

基于数据挖掘的配电网架空线路故障检修技术摘要：随着信息科技和经济的不断发展，对能源的需求日益增大，需要电力系统不断提高发展。

许多配电网架空线路时常因为户外所处环境的变化而产生故障，为了更加安全地发展生产，需要经常对配电网架空线路进行故障检修。

关键词：数据挖掘；配电网；架空线路SAS软件是一个模块系统集成和大规模应用的软件，具有强大的功能。

SAS软件可以识别不同的数据进行分析工作，其编程说明简明扼要，通常需要几个句子来执行复杂的操作，并可获得满意的结果。

结果的产生提供简明的术语标准，统计术语的规范很容易理解，只要具备入门的英语基础和统计能力就能很好地运用。

出现错误时，会给出错误的原因和纠正错误的方法。

统计科学性、严谨性和精确性与用户友好性的有机结合，极大地促进了用户的使用。

十分便于操作控制，也易与其他体系相结合。

本文将数据挖掘技术与配电网架空线路状态检修相结合进行研究。

在数据挖掘技术的基础上，结合SAS软件建立模型，对配电网架空线路的故障检修技术进行设计。

1 基于数据挖掘对配电网架空线路的故障检修技术设计1.1 数据挖掘技术的功能方法数据挖掘技术的目的是从许多不完整的、嘈杂和笼统的数据中捕捉到隐含的、以前未知的和深处有用的信息和知识。

数据挖掘技术是混合多学科的集成体，它可以查找的技术模块是通过对研究对象属性的对比分析进行描述，再将混乱无序的对象进行规律整理，然后通过分类利用不同的算法进行聚集处理，最后通过研究对象的历史信息和最新信息进行预测，推断出其未来走向，对所探测的数据进行偏差分析。

数据挖掘的方法大致可以分为统计、机械学习、网络算法和资源信息库。

本文通过ASA软件的Cluster过程运用聚类分析的手段对配电网架空线路进行评估，通过解析得出的状态数值、方向预测数值和故障偏差数值等进行试验。

1.2 配电网架空线路的故障检修技术的设计通过SAS软件的Cluster过程分析是一种统计方法，通过不同指标变量的值向基础综合指标变量的值转换过程，确保信息损失较小；贝叶斯方法的核心是运用一种存在未知性和缺陷性的数据故障的方法，结合贝叶斯公式中的未知性特点，综合确定选择效用函数，使故障诊断期待值达到最大值，最后完成对推理未知性问题的解决。

基于工单数据挖掘的抢修服务预测分析摘要：如何提高抢修效率与抢修质量、降低故障发生概率，向客户提供持续、可靠、高质量的电能是展示公司服务品质的重要标准之一。

本文基于历史工单数据，借助大数据分析算法构建工单预测模型，实现未来95598故障工单的月主动式预测分析，为专业部门在供电抢修服务过程中提供参考依据；通过聚类分析，构建故障抢修驻点最优分布模型，从而实现抢修距离最短，有效提高抢修效率与抢修质量；基于自然语言处理技术，对电力客户的投诉工单受理内容进行文本挖掘，从而了解当下电力用户投诉方面的问题，并有针对性的为不同类型用户提供差异化服务策略，满足客户日益增长的服务需求。

关键词：抢修效率；抢修质量；差异化服务策略；服务需求Forecast of Repair Service Based on Work Order Data MiningWUJIAN1，WUWENJUAN1，CHENFANGFANG1，WANGYU1（1.Huzhou new Lun comprehensive energy service Co.，Ltd，Huzhou City，Zhejiang，313000）Abstract：How to improve the repair efficiency and repair quality，reduce the probability of failure，and provide customers with continuous，reliable，high-quality power is one of the important standards to display the company's service quality.The article based on historical work order data，build a work order prediction model with big data analysis algorithm to realize monthly proactive forecast analysis of 95598 fault work orders，and provide power supply repair services for professional departments.Provide reference basis in the process；Build the optimal distribution model of fault repair stagnation point through cluster analysis，so as to achieve the shortest repair distance，effectively improve the repair efficiency and repair quality；Based on natural language processing technology，text mining of the complaints received by power customers，to understand the current power user complaints，and to provide differentiated service strategies for different types of users to meet the growing customer service demand.Key words：Repair efficiency；Repair quality；Differentiated service strategies；Service demand0 引言随着市场经济的快速发展和电力市场改革的深入，电力市场竞争日益激烈，社会对电力的需求不断增加，作为公共服务型行业，优质服务是电力企业的生命线，如果持续提升电力服务，满足客户日益增长的服务需求，是发展的根本[1-2]。

基于大数据技术的配网故障抢修分析预测系统的设计与实践摘要：随着大数据技术的发展，并在推广和应用中逐渐成为国家电网公司深度挖掘海量数据中有价值数据的主要研究方向。

配网故障抢修是供电服务的核心业务，传统的抢修模式是被动接受式抢修，只能被动接受故障工单，仅能通过识别可靠性低的配电网的某个区域或某个设备，不能主动地对可靠性低的配电网区域或设备有针对性地预先维护管理，不能从根本上规避不必要的损失，而且抢修任意环节运转不畅都会影响服务质量和效率。

优选抢修车辆路径规划，严格计算和综合分析抢修人员、物资以及抢修路径，从而确保智能抢修调度系统的科学性以及合理性。

通过配网抢修进行综合调度和工单实时追踪，规范配网故障抢修统一指挥流程，精简抢修管控工作，达到提前预测设备故障的目的，提高配网故障抢修的抢修工作效率，进而提高供电服务质量。

关键词：抢修;大数据技术;挖掘;预测;价值引言近年来，随着国家电网公司“大检修”体系建设完成，变电站规模数量剧增，电网结构日益复杂，突发事件偶然性等内外部原因，设备故障时有发生。

一方面，传统的设备故障预测缺乏系统的科学方法支撑及有效预警决策机制;另一方面，各运检系统数据之间缺乏关联性，运维的时效性和效率很低。

基于现有的变电设备检修运维的业务现状，本课题借助大数据挖掘分析方法，开展了变电设备故障预测预警、动态运维策略研究等关键工作，为设备运行维护、巡视周期、检修计划提供科学的辅助决策和数据支撑。

1大数据技术大数据技术是计算机信息管理系统经过长时间深化应用之后的产物。

大数据技术可以预测业务趋势、挖掘数据价值，通过数据集成管理、存储、计算和分析挖掘等多项功能，可以实现电网业务场景模式的创新和应用提升。

而所谓的大数据是指超过传统数据库系统处理能力的数据，具有数据体量巨大、数据类型多样、处理速度迅速和价值密度低四大特征。

大数据技术最重要的是利用大数据算法进行智能化、深入化以及有价值性地深度分析出高价值信息，将挖掘出的高价值信息充分发挥其最大价值。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910154911.2(22)申请日 2019.03.01(71)申请人 长沙理工大学地址 410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号(72)发明人 马瑞　唐小伟　颜宏文　(51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)G06Q 50/06(2012.01)(54)发明名称一种基于DML-KNN算法和主动抢修技术的故障特性画像新方法(57)摘要本发明公开了一种基于DML -KNN算法和主动抢修技术的故障特性画像新方法，包括如下步骤：(1)结合电力用户故障定位信息和视频自动识别刀闸位置技术进行主动抢修；(2)基于DML -KNN算法和主动抢修技术为故障特性匹配画像。

将DML -KNN算法进行故障特性画像的结果生成图模式，能够直观、快速的分析各类故障的特征，为主动故障抢修、故障预测以及辅助制定配网主动故障抢修预案提供强有力的支持。

权利要求书1页 说明书6页 附图2页CN 109934273 A 2019.06.25C N 109934273A权　利　要　求　书1/1页CN 109934273 A1.一种基于DML-KNN算法和主动抢修技术的故障特性画像新方法，其特征在于包括如下步骤：(1)结合电力用户故障定位信息和视频自动识别刀闸位置技术进行主动抢修；(2)基于DML-KNN算法和主动抢修技术为故障特性匹配画像。

2.根据权利要求1所描述的一种基于DML-KNN算法和主动抢修技术的故障特性画像新方法，其特征在于：步骤(1)通过配网自动化、生产管理、营销管理、计量四合一、95598等系统数据集形成故障数据源头，向用户推送停电信息，根据采集到的故障基础信息结合GIS系统进行故障定位，根据故障定位信息对故障点所在线路进行停电操作，根据视频自动识别刀闸位置技术，减少变电操作时间，提升操作效率，自动分配故障任务给区域故障抢修班组，就近原则调配故障抢修车，抢修完成后，通过微信/电话等传媒方式向用户推送复电成功信息，并进行事后故障分析，事后故障分析包括用户满意度反馈、故障类型分析、故障停电影响范围分析、停电关联分析，统计配网主动抢修信息。

基于数据挖掘技术的供配电系统故障预测与诊断随着供配电系统的规模和复杂性的增加，故障的发生频率也日益增加，给电力系统的安全稳定运行带来了极大的挑战。

为了提高供配电系统的可靠性和运行效率，基于数据挖掘技术的供配电系统故障预测与诊断成为了一种重要的研究方向。

供配电系统是一个庞大而复杂的能源系统，由各种不同类型的设备和元件组成。

在这个系统中，故障可能来自于各种各样的因素，例如设备老化、电气过载、外部环境因素等。

因此，准确地预测和诊断供配电系统的故障对于确保系统的正常运行至关重要。

数据挖掘技术是一种通过从大量数据中提取模式和知识来发现隐藏在数据背后的有用信息和规律的方法。

在供配电系统中，数据挖掘技术可以利用历史故障数据，提取故障特征，并构建故障预测与诊断模型。

通过对供配电系统的运行状态进行实时监测和分析，可以提前识别潜在的故障，并进行及时的预测和诊断。

故障预测是通过分析过去的故障数据，建立故障模型，预测未来可能发生的故障。

通过对供配电系统的历史数据进行挖掘和分析，可以发现不同类型的故障之间的关联性和共性。

例如，设备老化可能导致电气过载，而电气过载可能导致短路故障。

通过建立故障预测模型，可以预测未来可能出现的故障类型和时间，从而及时采取相应的措施，避免事故的发生。

与故障预测相比，故障诊断更加具体和准确。

故障诊断是通过分析实时数据和故障特征，确定已经发生的故障类型和位置。

通过采集供配电系统的实时运行数据，结合之前建立的故障模型，可以对故障进行快速定位和诊断。

通过故障诊断，可以减少故障排除的时间和成本，提高供配电系统的可靠性和稳定性。

数据挖掘技术在供配电系统故障预测与诊断中的应用是一个复杂且多样化的过程。

首先，在数据预处理阶段，需要对采集到的原始数据进行清洗、归一化和降维，以减少数据的噪声和冗余信息。

其次，在特征选择阶段，需要从大量的特征中选择最具有代表性和区分性的特征，用于建立故障预测与诊断模型。

最后，在模型建立和评估阶段，需要选择合适的算法和模型参数，进行模型的训练和测试。

基于大数据分析的配电网主动检修业务应用研究与实现发表时间：2018-01-23T09:45:49.190Z 来源：《建筑科技》2017年第17期作者：王京京[导读] 本文对于大数据的关键技术进行了较为全面的分析，并进行了总体设计。

国网冀北电力有限公司永清县供电分公司河北省廊坊市 065600 摘要：本文对我国目前阶段的配电网运维检测工作的现状进行了较为全面的分析，同时对存在的问题进行了较为全面的探讨，提出了基于大数据技术分析实现配电网主动检修管理的解决方案。

为了能够充分的实现这一方案，本文对于大数据的关键技术进行了较为全面的分析，并进行了总体设计。

而通过相关的实践结果表明，大数据平台技术是支撑主动检修业务应用系统的技术，大数据的应用实现了电网运行数据自动研判电网运行异常情况的基础。

这一方案不仅可以对故障问题进行全面的监测，还可以有效地支撑配电网运行维护的检修，同时也可以充分保证配电网运行维护管理工作的有效提升，这样才能全面提升供电的可靠性，以此来全面改善客户自身的满意度。

关键词：大数据分析；配电网；检修；管理随着我国电网应用系统的不断完善，配电网自身的自动化以及信息化的水平也在不断的提升，这样在很大程度上反映出电网运行水平的增长。

传统的电网运行维护管理技术已经难以应对目前阶段电网运行维护管理过程中存在的问题，通过进行大数据分析，可以从电网运行数据中充分判断出电网运行的异常情况，全面加强电网的运行维护工作，这样才能真正地消除安全隐患问题，进而减少停电故障的发生，真正意义上实现自动检修，并在很大程度上促进了检修工作的效率。

1系统原理配电网的主动检修工作主要依靠配电线路开关动作，配电线路有功，电流电压等多方面的主动检修工序，这些方面的工序全面推动了主动检修工作的发展。

根据电网实时运行数据，可以充分运用电网自身的异常算法，以此来全面推动出电网自身的异常事件。

技术人员可以通过进行工单的自动研判技术生成主线故障，支线故障以及配点停运等多方面的抢修工单，也可以生成线路过载，配变低电压，三相不平衡等多方面的预警工单，同时也可以通过系统将一定的主动检修工单全面推送到相关的APP上，基层班组接单之后，可以主动进行电网的抢修以及运行维护工作，抢修维护工作完成后，可以通过APP进行回填运行维护的情况，系统也可以对电网的抢修以及运行维护工作的成效进行自动跟踪，以此来保证电网的稳定运行。