基于大数据的配电网络故障监测与诊断研究

随着电力系统规模的不断扩大和电能质量要求的提高,配电网络的安全稳定运行日益成为关注的焦点。本研究基于大数据技术,通过对配电网络中海量数据的高效采集、处理与分析,提出了一种综合的故障监测与诊断方法。首先,建立了先进的数据采集系统,实现对各关键组件性能特征的实时监测。其次,运用分布式计算和机器学习算法,挖掘故障特征,构建了高效准确的故障诊断模型。最后,通过实际案例和仿真实验验证了提出方法的有效性,为电力系统的智能监测与维护提供了可行的解决方案。