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摘要：配网差异化巡视管理监控平台的构建与优化是提升配网运维智能化水平、保障供电可靠性的关键举措。本文基于大数据驱动的理念，探讨了配网差异化巡视管理监控平台的核心功能模块以及关键技术等，并提出了一系列实施策略。通过平台的构建，可实现配网设备状态的实时监测、故障预警与诊断等，并提供直观的可视化界面展示，如设备规模、月度巡视情况、超期监控、缺陷隐患统计等，全面提升配网运维管理的效率和效益，为建设智能电网奠定坚实基础。

关键词：配网运维；差异化巡视；大数据；智能监控；实施策略

引言：

随着电力系统的快速发展和智能电网的建设，配电网络日益庞大和复杂，传统的“大面积、低频次”巡视模式已无法满足当前配网运维的需求。如何利用先进的信息通信技术和人工智能算法，构建一套智能化、差异化的配网巡视管理监控平台，已成为电力企业亟待解决的现实课题。基于大数据驱动的理念，通过海量配网运行数据的采集、存储、分析和应用，可深度挖掘设备状态与缺陷隐患之间的内在联系，实现配网巡视的精准化、自适应调度，并通过可视化界面直观呈现配网设备规模、巡视进度、隐患缺陷等关键信息，从而有效提升巡视质量，降低运维成本。

一、平台构建与优化的关键技术

（一）大数据处理与分析技术

配网差异化巡视管理监控平台的构建与优化离不开大数据处理与分析技术的支撑。平台需要采用分布式数据存储和并行计算框架，如Hadoop和Spark，来高效处理海量的配网运行数据。通过数据清洗、集成和转换等ETL操作，平台可将多源异构数据统一到标准化的数据模型中，为后续分析奠定基础。在数据分析方面，平台综合运用机器学习、深度学习等人工智能算法，结合领域知识和专家经验，实现对配网设备状态的精准评估和故障预测。同时，平台还引入增量学习和在线学习机制，持续优化模型性能，适应配网运行工况的动态变化。此外，数据可视化技术的应用则使平台具备了直观、易用的人机交互能力，通过图形化界面展示配网设备规模、月度巡视进度、超期监控、缺陷隐患等关键信息，为配网管理决策提供有力支撑。

（二）人工智能与机器学习算法

人工智能与机器学习算法是配网差异化巡视管理监控平台的核心驱动力。平台充分利用先进的机器学习算法，如支持向量机、随机森林、神经网络等，对配网运行数据进行智能建模和分析。通过无监督学习方法，如聚类和异常检测，平台可自动发现设备运行模式和异常情况；而有监督学习方法，如分类和回归，则可根据历史数据和专家标注，对设备健康状态进行准确评估和故障预测。此外，平台还引入了深度学习技术，利用卷积神经网络和长短期记忆网络等模型，从海量数据中自动提取高层特征，实现对复杂配网场景的精细刻画。同时，增强学习等在线学习算法的应用，使平台能够根据实时反馈不断优化巡视策略，提升决策的实时性和有效性。如图1：

二、配网差异化巡视管理监控平台的实施策略

（一）完善数据基础，提升数据质量

应全面评估现有的配网数据资源，梳理数据来源、格式、质量等方面的问题，制定切实可行的数据治理方案。一方面，要建立健全的数据采集机制，通过部署各类传感器和智能终端，实现对配电房、变压器台区、杆塔等设施设备运行数据的自动、连续采集[1]。同时，应建立数据质量监控体系，通过数据校验、去重、修复等措施，确保采集数据的准确性、完整性和一致性。另一方面，要加强数据集成与共享，打通不同业务系统之间的数据壁垒，实现数据的互联互通。可借助企业服务总线等技术，构建统一的数据集成平台，将分散的数据资源整合到一致的数据模型中。针对缺失或不完整的数据，可使用数据挖掘和机器学习方法进行估算和填充，提高数据的可用性。

（二）优化算法模型，增强预测能力

应深入分析配网巡视业务需求，明确算法模型的优化目标和关键指标，如预测准确率、响应时间等。在此基础上，可采用先进的特征工程技术，从配网设备参数、运行工况、环境因素等海量数据中提取出与设备状态、故障发生高度相关的特征集。例如，可利用相关性分析、主成分分析等方法，筛选出对预测结果影响较大的特征，降低数据维度，提高模型训练效率。同时，要重点优化机器学习算法的超参数，通过网格搜索、随机搜索等方法，寻找最优的参数组合，提升模型的泛化能力。针对配网场景的复杂性和多变性，可引入集成学习策略，通过构建多个基学习器并结合boosting、bagging等方法，显著提高预测的准确性和稳定性[2]。在模型验证阶段，要采用交叉验证、留一法等方法，客观评估模型性能，避免过拟合问题。

（三）强化系统集成，实现协同管理

应充分考虑配网管理业务的端到端流程，合理规划平台的功能架构和集成方案。一方面，要实现与现有业务系统的无缝对接，如地理信息系统（GIS）、配电自动化系统、工作管理系统等，通过数据接口和服务调用，建立起跨系统的数据交换和业务协同机制。例如，可利用GIS系统提供的电子地图和设备坐标信息，在平台界面上直观展示配网设备分布和巡视路径规划。另一方面，要加强平台内部不同模块之间的集成与协作，实现数据采集、处理、分析、展示等环节的无缝衔接，形成闭环的业务流程和管理循环。通过建立统一的数据总线和消息机制，可有效解决模块间的数据依赖和调用关系，提高系统的内聚性和灵活性[3]。同时，还应引入工作流引擎，对巡视业务流程进行灵活配置和动态协调，实现对巡视任务的全生命周期管理。如图2所示：

（四）注重安全防护，确保系统可靠

应全面评估平台面临的安全风险，制定多层次、全方位的安全防护方案。网络安全方面，要采用防火墙、入侵检测等技术，对外部访问进行严格控制和监测，抵御恶意攻击和非法入侵。同时，应建立安全通信机制，利用VPN、SSL等技术对敏感数据进行加密传输，防止信息泄露。系统安全方面，要从身份认证、访问控制、权限管理等维度入手，基于角色的访问控制（RBAC）模型，对不同用户的操作权限进行精细化管理，并实施最小权限原则，避免越权操作。此外，应强化系统自身的防护能力，通过代码安全审计、漏洞扫描等手段，及时发现和修复系统缺陷，提高系统的鲁棒性。数据安全方面，要采取数据备份、容灾等措施，定期对配网设备台账、巡视记录、缺陷隐患等关键数据进行异地备份和恢复演练，确保数据的完整性和可恢复性。针对重要数据，还应实施数据脱敏和数据溯源机制，防止敏感信息被非法利用。运维安全方面，要建立完善的安全管理制度和应急响应预案，明确各岗位的安全职责，定期开展安全培训和风险评估，增强全员的安全意识[4]。

结语：

总之，配网差异化巡视管理监控平台的构建和优化需要在顶层设计、关键技术、实施策略等方面进行深入研究和持续创新。电力企业应科学制定平台建设方案，充分利用大数据、人工智能等前沿技术，聚焦配网设备全景感知、巡视业务智能决策、隐患缺陷精准管控等核心诉求，并通过可视化界面直观呈现，在实践中不断总结经验，优化完善，最终形成成熟、可靠、高效的配网智能巡视管控体系，为智能电网的建设和发展提供有力支撑。

参考文献：

[1]张文涛.配网线路故障再压降精准治理实践[J].中国电力企业管理，2023（23）：54-58.

[2]李少杰. 配电网差异化防雷及运维管理研究[D].华南理工大学，2023.

[3]何悦，阮少炜，刘剑，等.基于神经网络算法的10kV配网差异化运维策略研究[J].电工技术，2021（17）：23-26.

[4]冯诺旼. 配电网典型设备健康度评价模型及差异化运维策略研究[D].华南理工大学，2023.

闵正铖，男，2000.01，四川，硕士，助理工程师，大数据与人工智能

洪慧君，男，1984.01，广东，无，硕士，高级工程师，数字化

杨溢儒，男，1993.01，四川，无，硕士，工程师，数字化

阮启洋，男，1992.05，广东，无，硕士，工程师，数字化

陈家和，男，1985.06，广东，无，本科，工程师，数值