(国网上海浦东供电公司,上海 200122)

近年来,信息技术日益发达,配电网运行过程中积累了大量的运行维护数据。这些数据已广泛应用于电力系统规划、运行、资产管理、市场管理以及终端用户服务等各个领域[1]。通过有效分析来自各种智能表计的大数据,可以帮助决策部门更好地获得电力用户的相关信息[2]。目前,大数据分析在电力系统中的实际应用处于快速发展阶段,研究者从数据传输、存储、实时处理、多数据源异构和可视化等方面分析了电力大数据处理技术的发展现状和面临的挑战,提出了智能电网评估指标体系及评价方法[3-4],并给出了配用电大数据分析架构和应用路线图[5-8]。本文将大数据分析及数据关联挖掘技术应用于配电网的运行维护中,提出了基于Apriori关联算法的配电网运行大数据关联分析模型,以期为提高配电网运行维护指标提供决策建议。

1 配电网运行维护与大数据技术应用现状

1.1 配电网运行维护存在的问题

配电网运行维护是对配电网及其设施所采取的巡视检查、保养、简单修理等技术管理设施和手段的总称,主要包括基础数据管理、巡视检查与防护、配电网维护、状态评价、缺陷管理、用户公用设备移交、保供电管理、电压与无功管理,以及方案审查与设备验收投运等工作。在目前的配电网运行维护过程中,主要存在以下3个问题[9-13]。

(1) 配电网网架基础薄弱,自动化水平低,检测手段相对落后,且网点多、线长、面广,使得配电网的运行维护任务十分艰巨。……