基于电网大数据的故障风险分析研究

作者：裴求根; 杨舒涵; 卢宾宾^*

来源：电力大数据, 2020, 23(11): 1-8.

DOI：10.19317/j.cnki.1008-083x.2020.11.001

• 电网故障分布
• 电网故障风险
• 时空分布
• 回归分析
• 兴趣点

为挖掘电网大数据的实用价值,探索电网故障的时空分布特征及其风险影响因素,本文采用时空热点趋势分析、相关分析和地理加权回归分析等多种方法,对广州市2016年至2018年的电网故障数据进行研究。研究结果表明:广州电网故障具有峰值时段在6月至8月等时间分布规律;空间分布具有电网故障高密度区域逐年向中心城区集中和电网故障分布范围逐年扩大等特征,且时空热点趋势表明中心城区仍将是电网故障热点区域。在风险分析方面,强风强雨天气与电网故障数量总体呈现出较强的正向相关关系,高温与电网故障数量的相关性表现为强度逐年降减弱的正向相关;各类兴趣点对电网故障风险影响的差异水平不同,其中电力通信设施、政府机关和科教文化设施类兴趣点影响的区位差异较大。

• 单位
  广东电网有限责任公司; 武汉大学