大数据驱动的滚动基值法预测配网抢修高危区域

"利用具扰动特性的滚动基值法提前预测配网抢修高危区域" 在电力行业中，配网抢修是供电服务的核心组成部分，它直接影响着电力用户的用电满意度。通过对配网故障高危区域的提前预测，电力企业可以主动进行配网检修和抢修工作，合理调度抢修资源，从而降低经济损失，提高供电服务质量，提升用户用电体验。这篇论文针对这一问题，提出了一种基于大数据挖掘技术、结合历史故障抢修数据以及外部环境因素（如天气和温度）的预测算法。 具体来说，研究者采用了具有扰动特性的滚动基值法。滚动基值法是一种时间序列预测模型，其基本思想是通过连续时间段的平均值（基值）来预测未来的趋势，同时考虑到特定扰动因素的影响，如特殊时期的用电需求变化、天气条件对电网稳定性的影响等。这种方法允许模型动态适应环境变化，提高了预测的准确性。 在实际应用中，该预测体系首先对原始数据进行预处理，包括数据清洗、分类和统计。样本数据涵盖了山东省17个市级供电公司、171个区县级供电单位和394个工单数抢修部门，时间范围特别选取了三年春节期间前后两个月的数据，以涵盖高抢修活动的特殊时期。通过分析统计周期、上级单位、供电单位、故障原因、处理部门、工单排除时间和是否退单等关键指标，构建了预测模型。 该模型不仅考虑了历史抢修工单的数量，还纳入了外部环境因素，如天气和温度，这些因素可能对配网的稳定性和故障率产生显著影响。通过大数据分析，模型能够识别出潜在的故障模式和趋势，进而预测未来可能出现的高危区域。 实施此预测系统后，对特定区域未来3天及特定时期的配网抢修工单数量进行了准确预测，帮助电力企业进行预防性维护，优化配网结构，并实现抢修工作的精细化管理。这样的提前预警和精准规划，对于提升电力供应的可靠性，减少故障发生，促进电网的健康发展具有重大意义。 这篇研究展示了一种利用大数据和扰动特性滚动基值法的创新方法，为电力企业提供了更高效、更精确的配网抢修决策支持，有助于提高整体供电服务质量，满足日益增长的用电需求，同时降低运营成本。