基于大数据平台的配电网接地选线关键技术研究

我国配电网多采用小电流接地系统,发生单相接地短路的概率高,如何进行准确的接地选线是一项重要课题。考虑大数据机器学习方法,基于大数据平台对配电网接地选线关键技术进行研究,首次提出了综合考虑电气量与非电气量的故障选线算法;搭建了基于Hadoop技术的配电网接地选线大数据平台,应用接地故障选线的人工神经网络算法,实现了数据的分布式存储与分布式处理等相关技术,大大提高配电网选线的准确性;最后使用故障数据进行验证,证实了该方法的可行性。