配电网故障分析：多源异构数据挖掘技术的应用

“基于多源异构数据挖掘的配电网故障信息统计分析，宋杰等人研发了一种系统，该系统整合了调度自动化系统(OMS)、设备资产管理系统(PMS)和故障抢修系统(TCM)的数据，实现了对上海市配网在不同条件下的故障信息统计分析。” 本文介绍了电力系统中一个重要的技术应用，即基于多源异构数据挖掘的配电网故障信息统计分析。在当前的城市配电网建设背景下，由于数据来源多样且结构复杂，如何有效地整合并利用这些数据以提高故障处理效率和网络稳定性成为一个关键问题。宋杰等人针对这一问题，设计并开发了一个创新的统计分析系统。 该系统的核心在于其数据整合能力。它能够抓取来自调度自动化系统(OMS)、设备资产管理系统(PMS)以及故障抢修系统(TCM)的数据，这些数据包括故障信息、设备运行数据和设备状态数据。通过数据挖掘和智能处理技术，系统能跨越专业、单位和地域的限制，实现广域专网上的信息共享。这在实际操作中意味着可以实时监控上海市配电网在不同季节、不同负荷、不同运行模式下的运行状态，并进行故障信息的统计分析。 统计分析的结果对于优化配网运维检修、制定技术改造规划以及进行网架优化等关键任务具有重要指导意义。通过对故障信息的深入分析，可以提前预判潜在的故障风险，提高故障响应速度，减少停电时间和损失，同时也能为电力公司的决策提供科学依据，促进配电网的稳定性和可靠性。 关键词涉及到的技术领域广泛，包括数据挖掘技术，用于从大量复杂数据中提取有价值的信息；配网故障信息统计分析系统，是实现这一目标的关键工具；调度自动化系统用于实时监控和调度电网运行；设备资产管理系统帮助管理设备的生命周期和性能；故障抢修系统则确保快速响应和修复故障；最后，网架优化则是根据统计分析结果改进电网架构，以提高整体性能。 这项工作展示了多源异构数据在电力系统故障管理中的巨大潜力，为提升城市配电网的运营效率和安全性提供了有力的技术支持。通过这种方式，电力企业可以更好地应对日益复杂的电网运行挑战，实现智能化管理和维护。