随着信息技术的不断发展和电网数据的不断积累,利用大数据进行故障预监控已成为配电领域的重要发展趋势.针对当前配电运行故障预测与预警的需求,文章提出并开发了一种基于大数据的预测与预警系统:通过收集和整理相关设备运行数据及历史故障数据,构建了健壮的数据集;采用机器学习方法,设计了具有高预测精度的故障预测模型;基于此模型,开发了能自动分析、判断和预警故障的预警系统.实验结果表明,与传统方法相比,该系统在故障预测的准确度和及时性上有显著提升,可以有效地提前发现和预警潜在故障,帮助避免严重的配电事故,保障电力系统的稳定运行.这一研究为配电系统运行故障的预防和处理提供了新的解决方案,具有广泛的应用前景和实际价值.
NETL
NSTL
万方数据
