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申请/专利权人：国网河南省电力公司郑州供电公司;国网河南省电力公司荥阳市供电公司

摘要：本发明涉及大数据停电分析技术领域，具体是一种基于大数据的配电分支线路停电分析方法，包括大数据配电分支线路故障节点定位、大数据配电分支线路多维标度技术MDS数据分析技术、大数据配电分支线路短路故障识别、大数据配电分支线路断相故障识别与大数据配电分支线路接触不良故障识别，本发明能够利用大数据技术，可以从多个数据源中获取、处理和分析数据，提供更准确的电网故障定位结果，通过挖掘海量的实时数据，可以发现其中隐藏的规律和模式，建立起电力系统的模型，从而更准确地定位故障的位置，通过大数据分析，可以实时监控电网的运行状态，及时发现潜在问题并采取预防措施，提高电网的运营效率和稳定性。

主权项：1.一种基于大数据的配电分支线路停电分析方法，其特征在于：包括大数据配电分支线路故障节点定位、大数据配电分支线路多维标度技术MDS数据分析技术、大数据配电分支线路短路故障识别、大数据配电分支线路断相故障识别与大数据配电分支线路接触不良故障识别；所述大数据配电分支线路故障节点定位包括处理模块、无线收发模块、电源模块、采集模块、故障位置的测定以及多维标度故障位置定位；步骤S1：处理模块负责对故障点的所有数据进行整体处理与分类，并使故障点中的数据与外部网络建立通信关系；步骤S2：无线收发模块主要负责对故障点中的数据进行发送与接收，实现与其他节点的数据结合；步骤S3：电源模块主要负责对整个无线传感器进行能量供应；步骤S4：无线传感器是采集模块在低压配电分支线路中对任何一个数据节点进行采集，并且判断该节点中的数据是否存在故障信息；步骤S5：利用多维标度故障定位具有多参考标准的特点，可以用来构建一个多维空间中的模型，其中每个信标节点代表一个点，距离测量值表示这些点之间的相对位置关系，通过比较这些实际距离测量值与模型中的预测距离，可以确定故障位置与信标节点之间的相对位置关系，从而实现故障定位；所述大数据配电分支线路多维标度技术MDS数据分析技术包括以下步骤：步骤S6：根据节点与故障节点之间的距离，得到故障节点与周边相邻节点之间的互通信息，然后再通过相邻节点与其他节点之间的互通关系，确定监测节点与故障节点的距离；步骤S7：根据监测节点与故障节点之间的实际距离，确定多维标度MDS-MAP算法在整个网络矩阵中的相对坐标关系；步骤S8：多维标度中的定位信标节点比所要构建的多维度空间节点的数量多一个，将其代入线性关系函数中，若成功，则将多维空间中坐标视为某个节点的坐标值，从而确定故障节点；所述大数据配电分支线路短路故障识别包括以下步骤：步骤S9：首先，需要在大数据配电网的关键位置安装行波检测装置，这些装置能够检测到故障发生时产生的暂态行波；步骤S10：检测到的行波信号会被传输到分析系统，通过高速数据采集和处理技术，对行波信号进行滤波、去噪和特征提取，以获得准确的行波参数；步骤S11：基于行波的传播速度和方向，可以确定故障点的相对位置，行波在配电网中的传播速度受到线路参数、故障类型和接地电阻表因素的影响，需要综合考虑这些因素进行精确分析；步骤S12：通过测量行波从故障点传播到检测装置的时间差，结合配电网的拓扑结构和行波传播速度，可以计算出故障点的具体位置，得到最准确的故障定位结果；所述大数据配电分支线路断相故障识别包括以下步骤：步骤S13：通过安装电压和电流监测装置，分别实时监测配电分支线路的电压和电流数据，某一相线路出现断相故障时，电压和电流数据会出现异常波动，从而可以通过数据分析识别出故障，利用时间序列分析算法，对历史故障数据和正常运行数据进行训练和学习，构建故障识别模型，通过对实时监测数据的分析，可以自动识别出断相故障，并发出报警信息；所述大数据配电分支线路接触不良故障识别包括以下步骤：步骤S14：通过安装温度传感器和负载监测装置，实时监测配电分支线路的温度和负载数据；步骤S15：利用图像识别技术，对配电分支线路的连接处进行实时监测和图像分析；步骤S16：温度和负载数据可以帮助确定哪些区域或连接点可能是热点或过载，从而指导图像识别技术重点关注这些区域，同时，图像识别技术可以检测到一些温度和负载数据无法捕捉的连接点的腐蚀和松动或不良接触问题。

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