大数据和机器学习技术在电缆运维中的应用研究

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2020.12.020

电器与能效管理技术 ›› 2020, Vol. 0 ›› Issue (12): 114-118.doi: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2020.12.020

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大数据和机器学习技术在电缆运维中的应用研究

王蕊, 俞凌枫, 朱斌, 徐剑

国网上海市电力公司市区供电公司,上海 200080

收稿日期:2020-09-28 出版日期:2020-12-30 发布日期:2021-01-05
作者简介:王蕊(1993—),女,主要从事大数据、机器学习在电缆运维中的应用研究。|俞凌枫(1993—),男,主要从事配网抢修指挥及配网监测分析研究。|朱斌(1969—),男,主要从事供电企业营销服务质量管控业务。

Application Research of Big Data and Machine Learning Technology in Cable Operation and Maintenance

WANG Rui, YU Lingfeng, ZHU Bin, XU Jian

Urban Power Supply Company,State Grid Shanghai Municipal Electric Power Company,Shanghai 200080,China

Received:2020-09-28 Online:2020-12-30 Published:2021-01-05

摘要/Abstract

摘要：

传统的电缆运维方法耗费大量人力、物力和时间成本。为了实现电缆智能运维和提高运维效率,大数据和机器学习技术正逐步应用到该领域。简要介绍了大数据和机器学习技术,按照电缆大数据生命周期的顺序,分别对其在海量电缆数据存储、电缆数据的异常检测、电缆状态评估、电缆故障诊断4大环节的应用进行具体分析,总结了电缆运维各环节所应用的典型技术,并展望下一步研究方向。

关键词: 电缆运维, 大数据技术, 机器学习, 状态评估, 故障诊断

Abstract:

Traditional cable operation and maintenance methods consume a lot of manpower,material resources and time costs.In order to realize the intelligent operation and maintenance of cables and improve the efficiency of operation and maintenance,the big datas and machine learning technologies are gradually applied to this field.The big datas and machine learning technology were briefly introduced.According to the order of the cable big data life cycle,its applications in the four major links of massive cable data storage,cable data anomaly detection,cable status evaluation,and cable fault diagnosis were specifically analyzed.The typical technologies applied in the four major links of cable operation and maintenance were summarized,and the next research direction was looked forward to.

Key words: cable operation and maintenance, big data technology, machine learning, condition assessment, fault diagnosis

中图分类号:

TM73

王蕊, 俞凌枫, 朱斌, 徐剑. 大数据和机器学习技术在电缆运维中的应用研究[J]. 电器与能效管理技术, 2020, 0(12): 114-118.

WANG Rui, YU Lingfeng, ZHU Bin, XU Jian. Application Research of Big Data and Machine Learning Technology in Cable Operation and Maintenance[J]. LOW VOLTAGE APPARATUS, 2020, 0(12): 114-118.

图/表 4

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数据组织形式	分类	包含内容
结构化数据	运行数据	电压、电流、功率因数、温度、环境湿度等
结构化数据	本身属性	生产厂家、绝缘类型、敷设方式、运行时长等
半结构化数据	—	巡检记录、历史故障、试验数据等
非结构化数据	—	红外图像、局部放电波形、监控视频等

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