配电网故障信息统计分析：多源异构数据挖掘应用

"基于多源异构数据挖掘的配电网故障信息统计分析" 本文主要介绍了一种创新的配电网故障信息统计分析系统，该系统旨在解决当前城市配电网建设中存在的问题，利用多源异构数据环境进行深入的数据挖掘和智能处理。系统通过集成调度自动化系统（OMS）、设备资产管理系统（PMS）以及故障抢修系统（TCM）的数据，能够跨越专业、单位和地域的界限，提供全面的故障信息统计和分析。 首先，调度自动化系统（OMS）是电力系统中用于实时监控和调度的重要工具，它提供了配电网的运行状态、负荷数据以及故障报警信息。系统通过接入OMS数据，可以实时获取到配电网的运行状况和故障事件，为故障分析提供基础数据。 其次，设备资产管理系统（PMS）是用于管理电力设备的生命周期，包括设备的采购、安装、运行、维护和退役等环节。PMS中的设备运行数据和状态数据对于理解设备健康状况、预测故障趋势至关重要。系统结合PMS数据，可以深入分析设备的故障模式和故障原因，有助于预防性维护和设备优化。 再者，故障抢修系统（TCM）记录了故障发生后的应急响应和抢修过程，包括故障地点、时间、修复时间和维修成本等信息。这些数据对于评估故障处理效率、优化抢修策略具有重要作用。系统整合TCM数据，可以进行故障处理绩效分析，为提高服务质量提供参考。 通过整合以上三个系统的数据，该分析系统实现了对上海市配电网在不同季节、负荷和运行方式下的故障信息统计。这种统计分析有助于发现故障的规律性，为配网运维检修、技术改造规划和网架优化提供决策支持。例如，可以根据季节性故障特征调整运维策略，根据负荷变化优化设备配置，以及根据故障模式分析结果改进网架结构，以提高配电网的可靠性和效率。 基于多源异构数据挖掘的配电网故障信息统计分析系统是提升配电网管理水平、降低故障率和提高供电质量的有效手段。它展示了大数据技术在电力行业的应用潜力，为电力企业的智能化转型提供了实践案例。