利用大数据提高配网设备运维质效.pdf

【利用大数据提高配网设备运维质效】 随着信息技术的快速发展，大数据技术在各个领域中的应用日益广泛，并逐渐成熟。在电力行业中，特别是配网设备的运维管理，大数据的应用成为提升设备运行可靠性的重要手段。本文将详细探讨大数据如何影响配电网运行的可靠性，以及如何利用大数据技术提高配网设备的运维质量。 大数据技术对配电运行情况有显著影响。大数据能处理大量、多样的数据，分析出深层次的关联，为提升管理水平提供有价值的信息。配电网在建设和管理过程中积累了海量的数据，如设备运行数据、设备管理数据、安全管理数据和用户数据等。通过应用大数据管理技术，可以实时监控和分析这些数据，提高决策的准确性，确保配电管理的质量和效率。 传统评估配电网运行可靠性的方法往往侧重于宏观层面，缺乏对细节的把握。而大数据处理技术则能提供新的分析方法，简化建模和求解过程，通过对配电数据的采集、存储、分析和预测，提取关键信息，预测未来可靠性指标，从而评估运行可靠性水平，有助于配电网的短期可靠性评估和实时调度控制。 为了利用大数据提高配网设备运维质效，可以采取以下策略： 1. 配网运行监测：利用地理图、单线图等图形化工具，展示配电网异常，直观了解设备状态、运行管理等问题，辅助决策分析。例如，监测设备运行状态（如线路跳闸、停电影响等）、缺陷隐患（监控缺陷消除情况，尤其是危急缺陷）和生产计划（跟踪检修和巡视计划的执行情况）。 2. 配网接地（断线）分析：通过分析电压、线路接线方式等信息，建立分析模型，预测接地断线情况，减少安全事故，提升供电可靠性。 3. 配网设备健康状态评估：结合在线监测、带电监测和历史数据，评估设备健康状态，提前识别亚健康或不健康设备，指导设备改造和维护，提升设备寿命和装备水平。 4. 配网设备实时状态评价：利用设备台账、缺陷故障和实时运行信息，实时评价设备状态，预警异常，及时处理问题，保障设备安全运行。 5. 配网风险预警：结合运行数据和气象条件，评估重过载、雷害等风险，预先采取预防措施，降低电网风险。 6. 配网重过载预警：针对负荷状况，通过大数据分析预测重过载风险，为基层单位提供预警，以便采取相应措施。 大数据技术在配网设备运维中的应用能够实现数据的高效管理和深度分析，提升运维的智能化水平，从而提高设备的运行可靠性，降低故障率，保障电力系统的稳定运行，满足现代社会对电力供应高质量的需求。随着大数据技术的不断发展和完善，其在配网设备运维中的作用将会更加显著，推动电力行业的现代化进程。