基于大数据的配电运维故障预测

新时期信息化、数字化成为配电网运维管理工作未来发展的主要方向和重点目标,其中以大数据为依托的配电运维故障预测技术,能够及时排查出配电网潜在的风险隐患,再采取行之有效的措施解决风险问题,有利于配电网的安全可靠运行。本文结合10kV配电馈线故障的实际情况,重点阐述了大数据技术在配电运维故障预测中的应用方法,旨在提高配电网运行的安全性与稳定性。

基于改进BP神经网络的变电站检修运维成本预测

变电站的检修运维成本受众多复杂因素影响,且检修费用数据记录具有模糊性和波动性。为解决检修费用记录不明的问题,首先对变电站检修条目划分并采用水平和垂直方向的数据分析方法进行处理,再利用BP神经网络预测检修运维成本。为提高BP神经网络预测精度,采用K-fold交叉验证对原始数据训练模型进行精准调整,应用遗传算法对BP神经网路的初始值和阀值进行调整和改进,从而建立基于遗传算法的改进BP神经网络检修运维成本预测方法。以某地市变电站为例进行变电检修运维成本预测,对比分析显示所提方法能有效提高模型预测精准度,从而为电网给变电站拨付检修费用提供参考价值。

区块链和运维预测技术保护数据

超融合解决方案将会逐渐替代传统备份,而数据保护、安全和合规性等需求也将会逐渐融合。在技术趋于融合的趋势下,高效利用区块链技术的企业将会领先一步,成为赢家。