为解决传统配网抢修模式只能被动接受抢修工单,存在抢修效率低、恢复送电时间长等问题,将大数据技术应用于配网故障抢修之中,构建基于大数据技术的设备故障分析预测系统,利用FP-growth改进算法综合分析用户用电行为数据、设备运行数据以及外部季节性环境因素影响数据,深度挖掘这些海量样本数据内部隐藏的故障信息及其影响因素之间的潜在关系,实现对设备状态的超前预警,构建配网设备故障预测、消缺整改以及抢修维护的闭环管控,从而实现配网故障主动消缺维护,最大限度减少用户和供电公司经济损失,及时恢复电力供应.该系统可以显著提高配网故障抢修效率,提升公司精益化管控水平,为配网设备故障诊断的研究提供可靠而全面的判断依据,对配网设备故障诊断的研究具有十分重要的理论价值和实践价值.
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