基于大数据的配电网运行状态评估与预警

大数据带来的挑战在于已具规模的配电网运行数据具有采样尺度不同、数据断面不同、数据存在误差、数据分散等特点。针对上述特点,首先对多源数据融合中的不良数据进行重点辨识和清洗,然后结合智能配电网不同应用场景,包括运用神经网络算法开展配电网负荷预测,有利于电网经济运行和安全调度;基于最大供电能力原理开展配电网负荷调整,有利于负荷优化再分配;探索低压供电可靠性评估方法以及"站-线-变-户"无功电压分析模型,细化供电质量分析;最后构建配电网供电能力评估指标体系,为配电网规划、安全运行、优质服务等方面提供数据支撑。