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【案例分析】基于大数据技术的配电网抢修驻点优化方法

2015-08-06 16:37来源:供用电杂志关键词:配电网智能化故障抢修大数据收藏点赞

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优化前后驻点对比图见图6,红色点是优化后的新驻点。

图6优化前后A区域的抢修驻点位置对比

优化之后的平均加权距离:6个新驻点到400个故障点的平均到达加权距离是2.35km。若不考虑因素的影响,只考虑实际物理距离,得到的最小平均距离是2.03km,比3.2km小。

优化过程中,考虑了道路、天气、时间段的因素,所以最优驻点不仅考虑到了实际物理上的距离,还考虑了道路交通情况,因为交通繁忙、交通不便利、天气恶劣时的故障点的权重较大,所以最优故障点会更多的考虑这些不利情况而将其克服掉,从而得到的是在考虑了多个因素之后的最短加权距离。例如在交通繁忙时,虽然最优的实际物理距离最短,但是因为实际距离没有考虑交通的因素,所以在这种情况下,在路上可能会遇到堵车反而使得到达时间更长。因为加权距离考虑了时间段上下班高峰因素,所以在这种情况下,虽然同样会遇到堵车情况发生,但是通过加权距离选出来的驻点会更靠近故障点而使得到达时间缩短。

3.2B区域驻点配置优化

B区现有6个驻点,以2014年7月的300个故障点作为样本数据,进行驻点位置的优化。所选6个驻点的位置见图7。

图7B区域现有抢修驻点位置

原标题:【特别策划】基于大数据技术的配电网抢修驻点优化方法
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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