毛以平，毛靖斐，司徒佳波，董 博

（国网浙江宁波市奉化区供电有限公司，浙江 宁波 315000）

0 引 言

配电网是连接高压输电线路和低压用户之间的一个重要环节，是现代化城市不可缺少的能源供应系统，具有对安全可靠性和供电质量要求高等特点。随着经济、技术的发展，人民群众生活水平日益提高，越来越多的高科技、高智能电器走进工厂和家庭，这使得社会各界对缩短抢修时间、快速恢复供电、提高服务质量提出了更高的要求[1]。因此，主动抢修成为一种迫切的需求，在用户报修之前，启动抢修服务流程，使工作方式由以往的被动转变为现在的主动，提高了工作效率，减小了停电影响，提升了客户满意度[2]。如何及早发现故障，实现主动抢修，目前仍是一个问题，本文旨在探索和研究一种“基于电力大数据的配电网主动抢修”的技术，利用数据分析技术，建立变压器的停电明细与真实故障的关联性，采用神经网络方法，确立故障识别模型，方便维修人员尽快发现故障，以便采取行动，减少客户投诉。

1 数据的获取、处理及挖掘

1.1 数据的获取

本文以2017年1月至2018年6月这段时间的停电数据为研究对象，从用电信息采集系统，采集如表1所示字段数据，共导出有效停电信号465 376条，其中公变停电数量83 571条，专变停电数量381 805条。

表1 部分专变停电明细表

登录PMS系统，导出该时间段的配网检修计划信息，所提取的字段包括主线路名称、工作开始时间、工作结束时间等；登录营销系统，导出2017年1月至2018年6月的95598工单明细，所提取的字段包括线路、受理时间、处理结果；……