基于SCADA系统大数据分析的配电网辅助监视方法研究

• 作者: 张巧霞 曹晓庆 王涛 石一辉 肖峥 鲍玉川
• 来源期刊: 供用电
• 学科: 工学
• 关键词: SCADA系统 大数据分析 配电网辅助监视 信息盲区 状态辨识
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 配电
• 页码范围: 63-67,91
• 页数: 6页
• 分类号: TM74
• 字数: 2422字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19421/j.cnki.1006-6357.2019.03.011

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张巧霞		11	107	5.0	10.0
2	肖峥		11	57	4.0	7.0
3	鲍玉川		4	15	3.0	3.0
4	王涛		3	8	2.0	2.0
5	曹晓庆		5	30	4.0	5.0
6	石一辉		3	8	2.0	2.0