【摘 要】
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营配融合大数据面临的数据海量、价值密度低、指标特征量难以理解、状态评价主观臆断性强等问题,导致配电网设备运行特征不够直观明确,多源数据动态交互和价值挖掘不足以支撑
【机 构】
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南瑞集团公司（国网电力科学研究院有限公司）,北京科东电力控制系统有限责任公司,国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司,国网福建省电力有限公司
【基金项目】
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福建省电力有限公司科技项目“基于大数据技术的配电网运行状态特征提取及画像分析技术研究”(521304190002)
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营配融合大数据面临的数据海量、价值密度低、指标特征量难以理解、状态评价主观臆断性强等问题,导致配电网设备运行特征不够直观明确,多源数据动态交互和价值挖掘不足以支撑调度业务闭环管控。基于机器学习的画像建模技术形成的配电变压器设备全景标签,可对画像时空维度、外界因素关联分析,从而挖掘缺陷特征量和缺陷根因。通过对特征标签二次建模,提出熵权法、层次分析法、偏好习惯结合的配电变压器运行状态评估,从变化异常指标辨识、异常根因分析角度,定位配电变压器运行存在的问题。通过该策略,可以有效反映配电变压器运行状态和存在的缺陷
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