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【案例分析】怎样应用大数据分析让配电网更高效、更安全?

2015-08-07 07:49来源:供用电杂志关键词:配电网大数据变电站收藏点赞

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通过集成SCADA及AMI数据的故障解决方法,见图5。

图5快速检测和定位故障位置

1)AMI低电压预警早于用户投诉前18min触发;

2)通过集成SCADA接地故障分析与AMI低电压预警信息,得出此次故障应被分类为落线,并将巡线范围缩小到了2个配电变电站之间的350m,将用户停电时间降低到0.5h以下。

3.1.3未来发展

AusNetServices公司目前正在完成近实时数据分析流程的最后阶段,该分析流程可为运行控制中心提供智能预警、识别落线,并缩小其定位范围到几百米以内(见图6),可显著提升公众安全,并节省运营成本。

图6近实时数据分析流程

3.2配电变电站负荷评估

3.2.1背景

配电变电站(带熔断器的22kV/415V变压器)为AusNetServices公司向用户供电过程中的重要资产。然而实际上这些配电变电站(6万个)均未被监测或遥测。

配电变电站具有最大额定值,负荷高于最大额定值则会出现过载,如果不处理过载情况,最终会引起设备损坏(见图7)。为了避免这种情况,AusNetServices公司的规划设计人员需要定期评估配电变电站,并在发生严重故障之前进行主动升级。

图7过载引起的开关柜损坏

原标题:【特别策划】基于高级量测体系的数据分析研究与应用开发
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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