配电自动化数据驱动故障预警与运维OA

在智能电网建设不断深入推进的过程中,配电自动化系统所产生的海量运行数据蕴含着丰富的故障特征信息.本研究结合深度学习和时序分析方法构建基于多源异构数据融合的故障预警模型,以此实现配电线路潜在故障的早期识别.用迁移学习机制来解决数据不平衡问题,该模型在实际配电网络测试中取得了93.7%的故障预测准确率.同时开发的基于状态评估的运维优化决策支持系统减少了系统计划外停电时间42.5%,提高了配电网可靠性与运维效率,试验表明数据驱动方法在故障预警准确性与预警时效性方面具有显著优势,为配电网智能化运维提供了新思路与解决方案.