阳 浩，黄湛华，魏恩伟，何 亮

（1.深圳供电局有限公司，广东深圳 510000；2.南方电网深圳数字电网研究院有限公司，广东 深圳 518000）

直接面向电力用户的为基层网络，其具有多种类别配电网电力设备和复杂的保护装置，拓扑结构的变化性和不确定性比较强，从而导致配电网电气设备故障的预判和诊断越来越复杂。我国在这方面的发展比较晚，电气设备的预判和诊断主要包括发生故障、查询故障和排除故障。在配网设备故障后，将相应的理论作为基础，通过对各级各类保护装置信息的分析，结合运维人员实践经验，从而判断故障发生的位置和性质，该诊断模式存在滞后性与被动性[1]。在科技不断发展的过程中，逐渐使用大量的高精尖电气设备，上述传统诊断模式的功能比较单一，诊断的正确率比较低，依赖于运维人员，并且诊断速度比较慢，重视诊断忽视预判，影响了我国故障风险诊断技术的发展[2]。为了有效解决我国故障诊断技术在发展中的问题，突破目前发展瓶颈，文中研发了基于电网故障告警的智能风险预判系统，该系统将神经网络与大数据分析相结合，使用电网运行过程中的信息进行分析，从而实现电网电能的质量监测、故障处理和前瞻性的预判。

1 系统结构

对于目前离线分析计算中的问题，基于复杂互联电网背景，安全稳定的电网分析系统能够满足以下要求：

1）自动实现全网范围中的N-1 或者N-2 全故障海量扫描；

2）和电网可靠性数据相结合，实现电网运行风险的量化评估[3]；……