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基于大数据的配变重过载解决方案

一、项目背景

随着社会经济的飞速发展和电力需求的快速增长,生产、生活用电负荷在不断攀升,使得供电企业原有的配变设备所承受的负荷日趋严重,成为电网安全运行的重大隐患。如何预知哪些配变将发生重过载,对电力公司具有非常重要的意义。

二、问题与挑战

1.目前产业针对配变重过载情况治理的常规方法是事中监控和事后处理。面临的业务难题是这种治理方式相对被动,需要投入大量监测时间成本和技改检修人力成本。

2.配电变压器的重过载主要与台区内的活动用户数量和用户用电方式有关,而以上两方面又受到气候、时段、节假日、行业等自然和社会因素的影响较大。面临的技术挑战是影响配变重过载的分析因素众多。

三、解决方案

通过评估和考查影响台区重过载发生的特征,运用拉依达准则、归一化、方差分析、卡方检验、关联分析等数据探索与处理方法,提取模型的重要特征,并通过Topsis评价算法对配变进行安全风险评级,通过Xgboost算法预测配变在未来3天发生重过载的可能性,使业务人员有更多精力关注最有可能发生重过载的配变,从而提高检修效率。

1.配变损耗评级清单

引入topsis评级算法,通过对配变安全评级,可以展现出投运年限更久、累计重过载时长更长、累计重过载次数更多的配变,实现进一步聚焦。

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2.未来3天重过载配变预测清单

通过Xgboost算法的应用,展现出模型对未来三天可能发生重过载的配变预测,使业务人员提前防范,主动处理。有效减少由于重载、过载的发生而带来的配变的损耗及损坏。

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四、应用价值

1.降低配变损坏维修成本

2.提升故障配变抢修效率

3.保证电网安全运行

五、相关案例

国网某省公司电力科学研究院配变重过载预测项目

国网某省公司检修分公司配变重过载预测项目

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