随着智能电网建设的推进，配电通信网络面临着更高的要求，因此采用一种适应现代化需求的电力企业多维度配用电通信组网方法显得尤为重要。这一方法涉及大数据技术与分布式系统的应用，以解决配网自动化与负荷控制等系统的通信需求。
大数据技术在配电通信组网中的应用主要体现在两个方面：时间序列法和熵值法。时间序列法是指基于观测得到的时间序列数据，通过参数估计和曲线拟合来建立数学模型的方法。这种方法可以分析数据的历史趋势，并预测未来的发展走势。例如，在电力系统中，通过时间序列法可以预测用户数量、终端设备和电网负荷等的发展趋势。时间序列法的步骤包括抽样、作图、拟合等。其中，作图可帮助发现数据的周期性和趋势变化，为建模提供依据。抽样是获取动态数据的过程，常用的抽样方法包括观测、调查、统计等。在作图后，通过相关图可以求出自相关函数关系，从而发现拐点和跳点。拐点是时间序列从上升变为下降的点，而跳点则是与其他数据不一致的观测值。
熵值法则是一种基于信息论原理的数据挖掘技术，可以用来衡量事件的随机性和无序程度。在配电通信组网中，熵值法被用来建立数据挖掘模型，通过分析网络运行情况，评估故障数量、设备故障率等指标，从而发现潜在的风险和安全隐患。熵值法的操作步骤包括数据收集、标准化处理、比重计算、熵值计算、差异系数计算、权值求取及综合得分计算等。熵值的大小反映了指标的离散程度，从而影响综合评估的权重。
分布式组网方法则是在数据挖掘技术的基础上，结合不同通信技术的优缺点，并考虑地区的配用电自动化系统建设情况，综合配用电业务需求、负荷密度、供电特点等因素，选择适当的技术方案，并预留未来升级的空间。分布式组网能够将不同区域的电网建模过程中的通信方式集中起来，实现配用电通信一体化系统的组网，搭建传输通道，实现多源设备的遥信、遥测等多种状态信息的双向传输。
在配电通信组网的建设中，需要遵循结构适当、先进实用、因地制宜的原则，考虑到配用电网络范围广泛、环境复杂的特点，制定统一的技术标准和制度，建立环境、资源、状态的统一管控，为运维提供先进的技术手段。配电通信网络建设布局应该考虑到运行维护、管理手段及相关机制的建立，提前制定技术标准和相应制度，确保通信的安全性、稳定性和实时性。同时，组网方法还需考虑到未来可能出现的新需求和技术升级，预留出相应的扩展空间。
基于大数据技术的分布式配电通信组网方法涉及多个技术层面，包括数据挖掘技术的时间序列法与熵值法、分布式组网策略、以及组网过程中的安全、稳定、实时性考量。通过科学的预测与评估方法，可以有效解决配电通信网络在智能电网建设中的关键问题，满足未来发展的需求。
