2_大数据应用成效分析报告(线路接地智能诊断).docx

【大数据在电力线路接地智能诊断中的应用】 大数据技术在电力行业的应用已经成为提升效率和保障安全的重要手段。在本文中，我们将探讨国网xx省电力有限公司如何利用大数据分析来解决线路接地故障这一难题，尤其是在复杂地理环境和电网结构下，提高接地故障的智能诊断准确性。 一、需求背景与挑战 1. 特殊地理环境与复杂配网：xx地区地处山区，雷雨和冰冻灾害频繁，导致10千伏线路单相接地故障频发，对设备和人员安全构成威胁。 2. 接地故障的危害：非有效接地系统的线路在发生故障时，可能导致相间短路或多点短路，影响电网稳定性。 3. 现有选线技术局限：传统接地选线装置的准确度不足，故障特征微弱，故障点电弧不稳定，以及配电网运行方式复杂等因素，使得准确检测接地线路成为一大挑战。 4. 数字化转型的需求：为了顺应"三型两网"建设战略，国网xx公司亟需提升接地选线业务的效率和准确性，通过数字化转型改变传统的"主观拉路"查找方式。 二、大数据应用方案 1. 数据收集与预处理：收集了2018年至2019年的接地信息，包括电压、电流、有功、无功等电气量数据，经过数理统计处理和数据清洗，得到有效数据用于模型构建。 2. 数据探索与分析：通过探索性数据分析和可视化，发现接地线路与非接地线路的比例约为1:4，同时识别出高度相关的变量，如接地前后电流和有功等。 3. 数据标准化：为确保不同属性数据在同一尺度上比较，进行了数据无量纲化处理，为特征选择和模型训练做好准备。 三、模型构建与应用 1. 利用大数据分析技术，寻找接地线路的共性因子，基于这些因子进行智能诊断，提高判断准确率。 2. 建立的模型能够处理数据不平衡问题，避免因非接地线路占比较大而影响模型的性能。 3. 通过机器学习算法，可能采用了不平衡数据处理技术，如过采样、欠采样或SMOTE等方法，提高模型对少数类（接地线路）的识别能力。 四、项目成果与影响 1. 实现了线路接地智能诊断的数字化转型，提高了接地选线的效率和准确性，减少了误操作和停电时间。 2. 减轻了运维人员的工作负担，提升了电力系统的整体运行安全性。 3. 为其他类似地理环境和电网结构的地区提供了借鉴，推动了电力行业的大数据应用和技术创新。 总结，大数据在电力线路接地智能诊断的应用不仅解决了传统方法的局限性，还优化了资源配置，降低了运营成本，提升了服务质量。随着大数据技术的进一步发展，电力行业的智能化水平将得到持续提升，更好地服务于社会和经济发展。