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發(fā)電
POWER GENERATION INDUSTRY
“風(fēng)光無限·數(shù)創(chuàng)未來”

基于因素預(yù)測的配變重過載預(yù)警分析

2018-11-29 14:52:27
一、項目背景
隨著社會經(jīng)濟的飛速發(fā)展和電力需求的快速增長,生產(chǎn)、生活用電負荷不斷攀升,供電企業(yè)原有配變設(shè)備所承受的負荷也日益增高,給電網(wǎng)運行安全造成重大的安全隱患。特別在夏季、節(jié)假日等用電高峰時段,存在重過載變壓器燒壞及配電變壓器容量不足導(dǎo)致不能正常供電的情況,影響供電可靠性且造成客戶投訴,同時也會造成直接的經(jīng)濟損失。另外,設(shè)備長時間處于重過載狀態(tài)會加速元器件老化,降低設(shè)備使用壽命,給電網(wǎng)帶來故障隱患和運行風(fēng)險,同時也會影響公司經(jīng)濟效益。

二、問題與挑戰(zhàn)
由于用電需求增長、地區(qū)發(fā)展不均衡、配網(wǎng)投資精準性不高、配網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、突發(fā)偶然事件等內(nèi)外部原因,配變重過載時有發(fā)生。改善重過載治理工作現(xiàn)狀,提高重過載設(shè)備的治理效率和效果,具有重要的現(xiàn)實意義和經(jīng)濟社會效益。
用電負荷不斷增長,配變重過載現(xiàn)象頻發(fā),造成直接經(jīng)濟損失并對電網(wǎng)安全運行造成重大隱患。常規(guī)事中監(jiān)控、事后處理的方式相對被動,需要投入大量監(jiān)測時間成本和技改檢修人力成本。
配電網(wǎng)的正常運行除了要考慮設(shè)備和線路本身性能和狀態(tài)外,還會受到外部氣候、環(huán)境、用戶等各種復(fù)雜因素的影響,傳統(tǒng)配變重過載預(yù)警依靠人工經(jīng)驗及閾值預(yù)警方法,精度及效率無法滿足需要。
重過載預(yù)警實現(xiàn),目前主要依靠信息化手段進行定制開發(fā)、固定參數(shù)配置等方式實現(xiàn),開發(fā)實施成本較高,準確率不足,不能滿足科學(xué)、動態(tài)預(yù)警管理需求。

三、解決方案
基于Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺豐富的機器學(xué)習(xí)算法,數(shù)據(jù)準備、挖掘建模與成果可視化展示為一體的數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用,讓業(yè)務(wù)管理借助大數(shù)據(jù)思維,采用數(shù)據(jù)分析方法,實現(xiàn)業(yè)務(wù)精準預(yù)測,變被動為主動,改善重過載治理工作現(xiàn)狀,提高重過載設(shè)備的治理效率和效果,對提升電網(wǎng)運行安全,提高客戶服務(wù)質(zhì)量,促進公司經(jīng)營效益提升,具有重要的意義。
配變重過載影響因素分析
從配變重載和過載兩個角度出發(fā),對迎峰度夏、春節(jié)等用電高峰時期配變運行狀況進行分析,分別從地域、月份、日期、行業(yè)、時段等維度展示地市配變運行狀況全貌,發(fā)現(xiàn)影響重過載的主要因素。
 配變重過載影響因素分析

基于因素預(yù)測的配變重過載預(yù)警
運用梯度提升決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類等挖掘算法,建立基于影響因素的10kV配網(wǎng)變壓器重過載分類預(yù)測模型,并通過對模型的不斷優(yōu)化評估,得到最優(yōu)預(yù)測模型,實現(xiàn)對配變重過載的提前預(yù)警。
 基于因素預(yù)測的配變重過載預(yù)警
預(yù)測結(jié)果可視化展示
對未來一周配變重過載預(yù)測結(jié)果進行可視化展示,包括地域分布、清單(對于預(yù)測為重過載的配變,結(jié)合配變的安全系數(shù)評價結(jié)果,給出處理優(yōu)先級建議)等內(nèi)容,便于工作人員直觀地獲取重過載清單,指導(dǎo)配網(wǎng)檢修。
 預(yù)測結(jié)果可視化展示
預(yù)測結(jié)果可視化展示 

四、項目成果
采用大數(shù)據(jù)思維與數(shù)據(jù)挖掘分析方法,快速構(gòu)建業(yè)務(wù)分析模型與結(jié)果展示應(yīng)用,為業(yè)務(wù)管理提升提供新的方法和途徑。
替代傳統(tǒng)預(yù)警方式,提前發(fā)出配網(wǎng)運行異動預(yù)警,輔助配網(wǎng)工作計劃、規(guī)劃方案的制定,促進檢修工作的質(zhì)量、效率雙提升。
有效降低配變重過載發(fā)生概率,提升電網(wǎng)運行安全和供電服務(wù)質(zhì)量,促進公司核心競爭力提升。


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