京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
配网状态全面掌控
配电网点多面广,由于缺乏有效的监控手段,一般处于“盲调”的局面。近年来,省电力公司推广应用用电信息采集系统,实现了城市配网公用变压器、专用变压器运行数据的在线采集,结合来自SCADA的变电站实时数据、电力气象数据等,为实现配电网的监测分析提供了可能。
攻关团队成员杨磊介绍说:“我们从全省11万余台城市配网变压器和3400余条10千伏线路采集用电信息数据,进行分析计算,筛选出重载和过载严重的变压器和线路,及时提醒运维人员加强关注,有效防止了配变过负荷烧损事件的发生。”
同时,该公司多年来坚持研究气象数据和10千伏馈线负载之间的关系,通过“大数据”分析总结不同馈线随季节和昼夜变化的规律,以及受气温等气象条件、节假日、重要事件等因素的影响特性,构建科学的馈线负荷预测系统,实现对未来三天馈线负荷的有效预测。通过对配变和馈线近三年运行数据和报装数据的挖掘分析,筛选出需要扩容改造和进行低电压治理的重点区域。
2012年7月,河南配网在线监测分析系统上线,实现了城市配电网运行状态在线监测和供电可靠性数据的自动提取分析。2014年迎峰度夏期间,电科院应用此系统对配电线路及配变的重过载情况、配变三相不平衡进行预警跟踪,共发布过载配变预警信息1202条,配变重载预警信息6700条,配电线路重过载预警信息102条。今年,河南计划启动县域配网监测及低电压分析工作。
通过基于“大数据”的配网运行监测分析,为配网扩容改造和低电压治理提供依据,在短期内为配变和线路重过载分析、预警提供有效手段,为配网调度人员运行管理特别是迎峰度夏期间合理安排负荷转供、科学安排检修计划、事先安排有序用电提供了有效手段,避免了故障跳闸造成大范围停电事件发生,最终达到了减少停电损失、提高供电可靠性的目的。
故障抢修有备而来
2014年,随着95598业务集中到国家电网公司总部,配网故障报修业务更加规范,工单数量、故障类型和时空分布情况在一定程度上反映了配网故障状态。气象条件以及由极端天气导致的用电负荷大幅变化,是造成故障增加的主要原因之一,并通过工单数量等方面反映出来。
为此,电科院结合配网报修工单数据和气象数据进行分析,试图找出每日工单数量随天气因素的变化规律。研究人员选取2013年1月以来河南全省城市配网故障报修工单进行初步分析,选取气温、气压、湿度、降水量等因素进行相关性分析,发现工单数量与气温相关性较大,夏冬季节比较显著,春秋季节则不明显。
研究还发现,夏季工单数量急剧增加与持续高温,恶劣天气如强降水伴随短时大风、雷电有关,冬季通常与持续降温有关。故障类型分析结果表明,由气温引起的工单数量增加与过负荷有较强的相关性。通过“大数据”分析得出的结论与经验得出的定性判断相吻合,但给出了定量的分析结果。
“通过前期研究,我们基本摸清了工单类型及数量与气象条件的相关性,目前,我们正在选取合适的模型进一步验证。”“大数据”攻关团队负责人张小斐说,未来该模型可以结合精细化天气预报,较为精准地预测工单数量,可为极端天气下提前增派值班人员、做好应急预案、准备抢修物资提供技术支撑。
在2014年11月下旬的降温过程中,郑州市日最高气温由13℃下降至5℃,最低气温更是降至-4℃,郑州市区客户故障报修工单数量由每天的228个逐步攀升到476个,这与之前预测的结果基本吻合。攻关团队成员吴博说:“考虑到95598业务集中还不到一年,数据积累还不够,等到今年夏季还需要进一步完善预测模型。”
此外,省电力公司还充分利用电力“大数据”资源优势,结合数据挖掘技术的研究和应用成果,开展智能电网支撑智慧城市分析挖掘平台的建设工作。该平台面向政府、企业和居民客户,是解决城市管理、产业推进、民生服务等核心问题的基础信息支撑平台,也是利用电力数据服务智慧城市的载体。
据了解,该项目整体计划于2015年年底完成,计划陆续开展居住片区综合发展指数、负荷分布流向、行业电量水平以及十分钟缴费圈等20余项模型构建和指标分析,在满足智慧城市建设需求的同时,为政府宏观政策的制定提供数据支撑,为人们带来全新的用电体验。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01