基于大数据分析的电力系统故障分析研究
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摘 要：电力系统是城市经济发展和人民生活水平提高的重要支撑，伴随着我国经济的快速发展和人民生活水平的日益提升，电力需求和电力系统故障分析的工作量也在日益增大，电力系统的故障分析担负着更加艰巨的任务。合理的电力故障分析不仅能够提高供电的可靠性，还能够节约大量的故障分析成本，提高解决问题的效率。本文笔者将从大数据分析的角度来对当前的电力系统故障分析展开探讨。
关键词：大数据 电力系统故障 智能关联组
中图分类号：TM732 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2019）11（a）-0004-02
1 大数据环境下的电力系统故障分析的必要性
1.1 大数据背景概述
伴随着计算机信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用所产生的数据呈爆炸性的增长，同时行业数据也远远超出了现有传统的计算技术和信息系统处理能力，在此要求下寻求有效的大数据处理技术、手段和方法成为现阶段的迫切需求。大数据就是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集，而大数据技术就是指从海量的信息中快速获取有价值信息的技术。
1.2 大数据环境下的电力系统故障分析的必要性
在大数据环境下对行业的数据进行挖掘和分析，发现其中蕴含着的深度价值，这对于实现行业高度附加的增值服务，进一步提高行业的经济效益和社会效益有着重要的意义。
首先，电网企业利用大数据技术来对数据进行储存、分配和分析，将其转化为有价值、有意义的信息，尤其是利用大数据技术来预测电力系统中各类突发事件。第一对于电网系统中故障发生地以及故障发生的设备，利用大数据技术来挖掘历史数据中故障数据，并结合电网系统的区域资源利用、生产调度等数据信息来对电网进行综合的分析，来发掘电网系统中不同突发事故之间的统计性的区别以及一些条件的关联性，有效降低电力系统的发生概率。第二利用大数据技术来将电力系统中的负荷进行分类，并将其中变化最为显著的负荷利用图形表示出来，对于电网系统的突变和偏差进行检测，能够在电网系统的故障处理时得出具有针对性的对策，提高电网企业应对故障时的应变能力。
第二，通过大数据来驱动电网运营服务，对于增值电网服务，提高电网企业的工作效率有着重要作用。电网系统中的数据流量大、数据种类多，对于电力系统中的数据进行多层级和多层面的处理，使得电力生产与电力服务等多个数据环节进行融合，来实现电网系统数据的跨部门、跨业务的共享。基于電网企业的精细化运营来挖掘电网系统数据，对电网系统中的电力生产，电力营销，客户服务等进行结构化的数据分析和处理，并依据分析出的数据来优化电网系统的资源配置，提升用户的用电体验;另一方面将电网数据与电网行业发展结合起来，基于海量用电客户的用电特征数据来进行分析，来实现区域用电荷载的预测，用电调度以及故障预测，并针对潜在的用电消费采取必要的措施。
2 大数据分析在电力系统故障分析中的应用
2.1 大数据分析在电力系统故障分析中的应用原则
大数据本身就具有海量性，类型多以及速率快的特点，海量性主要表现在电力系统故障中电力维修生产活动中的产生大量的维修生产数据，并伴随着电力维修生产信息化程度的加深，数据结构呈现增长的势头。类型多主要表现在电力系统故障中的单相接地，三相短路或开路，以及电力设备爆炸等故障类型，在电力系统故障维修的过程中，电力系统数据收集平台需要采集电力系统维修人员的维修行为以及电力系统运行过程中的各种数据，电力系统故障分析中的故障数据类型和格式变得越来越多，数据的来源也越来越多。速率快主要表现在电力系统的故障数据是实时的快速收集，并且快速给出数据的处理结果。基于大数据这些特点，在进行电力系统故障分析时，首先要遵循关联性的原则，第二要对电力系统故障数据中的状态量进行关联度的分析。
首先，关联性原则是电力系统中进行故障分析的重要原则，应用关联性原则就是指找出数据集中的频繁模式，找出多次重复的项之间的关联性，在电力系统的故障分析中应用关联性原则时要对电力系统出现故障的可能数据进行关联性的分析，能够在有限的时间内挖掘出对于电力系统故障分析有用的数据结构，提高电力系统故障分析的效率。
第二要对电力系统中的故障数据中的状态量进行关联度的分析，基于不同的维度对电力系统中的数据进行结构性的细致分析和比较，来弥补独立维度进行数据分析时没法发现的问题，来使数据分析结果更加富有意义。
2.2 大数据分析在电力系统故障分析中的应用
2.2.1 构建故障分析工作流
在运用大数据进行电力系统的故障分析时，正确构建并运用故障分析工作流程，对于快速有效地进行电力系统的维修有着重要的作用。电力系统的故障检修主要分为横向检修和纵向检修两大类，在构建电力系统工作流程时，首先要对电力系统故障分析的工作人员的职责进行安排，根据人力资源配置的原则以及电网系统中的潜在以及存在的故障分析结果来对电力系统维修工作人员进行合理的安排，以确保在最短的时间内有专业的工作人员对故障电网进行分析，并配合电网系统的故障分析结果来完成维修工作。第二要对电力系统故障分析流程进行具体的安排，首先在进行电力数据录用时，要规范信息的录用，提高电力信息的准确率;然后在具体的电力信息分析时要构建大数据分析系统来对电力数据进行分析，并对电力系统维修的工作量、工作风险等给出合理的预测。
2.2.2 构建智能关联组
利用大数据技术来对电网系统进行分析时，要构建智能关联组，将电力生产、供电区域信息以及用电客户用电状况等信息结合起来构建智能组，并依据智能关联组来详细分析电力系统的故障，一方面可以对智能关联组进行全面的数据收集和监控，来提高电力系统数据分析的准确率，另一方面能够根据智能关联组来完成数据的持续化更新，提高电网系统数据的更新速度，来提高电网数据分析的工作速度。
2.2.3 基于大数据算法分析
在基于大数据算法进行电网系统的故障分析时，主要是通过电力系统的画像分析技术来对电力系统的故障进行分析，其中电力系统的画像分析技术是指对电力系统的数据进行分析，从而获得用电系统中潜在的故障。用电系统中的故障数据本身就很大，在基于大数据来进行算法分析时，首先要对电力系统中的潜在故障和存在故障综合起来，勾勒出电力系统中的故障整体特征。第二在得出相应的电力系统故障分析后，要对区域中电力系统的用户以及区域地理特征来将电力数据进一步扩样，进而得出区域中电力系统的潜在故障，然后在利用大数据分析技术来使潜在的故障预测不断精确化。第三要根据电力系统中呈现出的特征来进行用电故障的分类，形成不同维度的故障标签，进而制定出相应的策略来达到相应的故障治理目标。
3 结语
我国经济建设不断发展，社会生产生活对于电力资源的依赖强度越发突出，这要求电力系统要积极排查电力系统中的故障因素来保证电力的安全运行，而大数据技术对于有效排查电力系统中的潜在故障和存在故障有着重要作用。
参考文献
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