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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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已知:①B区现有的6个驻点和300个非电力故障点,驻点和故障点的城市坐标。②故障发生时间段,天气是否恶劣(大雪、暴雨等),所在地区(市区或郊区)。在此例中只考虑了道路、天气、时间这3个因素。优化目标:寻找6个新驻点,使得6个新驻点比6个旧驻点到达300个故障点的平均到达时间短。

优化前后驻点对比图见图8,红色点是优化后的新驻点。

图8优化前后B区域抢修驻点位置对比

优化之后的平均加权距离:6个新驻点到300个故障点的平均到达加权距离是3.34km。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3.12km,比4.1km小。

优化过程中,综合考虑了道路、天气、时间段等因素,进而得到最短加权距离。

4、结语

本文结合配电网抢修的研究现状,结合实际情况建立了配电网抢修驻点优化模型,建立了基于大数据分析技术的配电网抢修驻点优化系统,通过对驻点优化模型进行优化计算和结果分析表明,优化后的驻点位置可以大幅度缩短驻点到达故障点的平均到达时间,达到了提高配电网故障抢修工作效率、优化资源配置、提高服务质量的目标。

作者简介:

陆如(1981—),男,副研究院,研究方向为输变电设备资产管理、数据统计学、风险管理。

范宏(1978—),女,副教授,硕士生导师,研究方向为电力系统优化运行、电力系统规划、电力系统实时仿真。

周献远(1991—),男,硕士研究生,研究方向为电力运行管理、电力系统实时仿真。

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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