基于SCADA系统大数据分析的配电网辅助监视方法研究

配电网设备众多,但单一设备的容量相对较小,为了提高配电网建设的经济性,往往仅在配电网的关键节点进行信息采集,因此,配电网的信息采集客观上存在信息盲区,在一定程度上降低了配电网运行时故障查找及故障恢复的工作效率。针对配电网信息盲区无法直接进行监视的问题,提出一种基于大数据分析的辅助监视方法。通过研究配电网上级电网的运行数据,挖掘配电网运行状态的典型特征信息,建立信息盲区配电网运行状态辨识模型;再将上级电网实时运行信息与配电网运行状态模型相匹配,实现对配电网运行状态的辅助监视,可在一定程度上解决配电网信息盲区的故障监视问题。新的监视方法以SCADA系统运行数据为基础,结合新的特征信息大数据滚动优化算法模型,可有效提高配电网信息盲区的故障监视水平。现已成功应用于武汉配电网19座110kV变电站211条10kV配电网线路的监视。实践结果表明,基于SCADA系统大数据分析的辅助监视方法能够较准确识别配电网的运行状态,及时发现配电网线路故障,有效提升配电网线路信息盲区的监视水平。