1、“.....提高数据服务公司战略决策业务应用和管理模式创新的能力。本文从电网输电线路故障数据特点和管理需求出发,以输电线路故障数据为核心,通过大数据挖掘的方式建立多维度多业务间的量化关系,全面了解电网设备故信息集成平台。随着地集中式数据中心的陆续投运,级部署业务应用范围的持续拓展,电网业务数据从总量和种类上都已初具规模,电网大数据的量类时特性,已在海量实时的电网业务数据中凸显出来。但数据收集无法停止,结,总线路条数的。雷害故障在发生线路条数和线路长度上表现出高度集中,这种分布的集中性为雷害故障监测重点线路的选择提供了合理依据。关键词电网线路故障大数据挖掘线路分布电压等级分布引言电网企业输电线电网输电线路故障原因分析与分布研究原稿的条线路中,年发生雷害故障的线路条,单线路次雷害故障率为......”。

2、“.....在年连续发生雷害故障的条线路中,年再次发生雷害故障线路为条,单线路次雷害故障率,且这些线路年平均单线路雷害。典型的故障特点分析典型故障线路分布特点分别对雷害异物影响和大风这类典型故障进行帕累托曲线计算,直观分析各类典型故障在线路长度和线路条数上的分布特点,可得到各类典型故障的发生比例与线路长度线路条数占比贝叶斯分析,所以仅对雷害故障进行贝叶斯网络分析,结果如图所示。年发生雷害故障的线路条,雷害故障记录条。在年发生雷害故障的条线路中,年再次发生雷害故障的线路条,单线路次雷害故障率为而在年未发生雷害故障等内外部多种因素造成,同时各种诱发因素之间也存在相互影响,可能间接导致线路故障。目前,国家电网公司已建立国内领先国际流的信息集成平台。随着地集中式数据中心的陆续投运,级部署业务应用范围的持续拓展......”。

3、“.....通过大数据挖掘的方式建立多维度多业务间的量化关系,全面了解电网设备故障类型,明确重点管理环节,深入分析典型故障,针对高中低危故障类型,形成分层管理体系,辅助指标管理策略并完善指标日业务数据从总量和种类上都已初具规模,电网大数据的量类时特性,已在海量实时的电网业务数据中凸显出来。但数据收集无法停止,结果无法使用仍是国网公司面临的主要问题。电网输电线路故障原因分析与分布研究原稿的大风故障集中于长度线路,大风故障集中于长度线路,大风故障集中于长度线路。异物影响和大风故障也同样在发生线路条数和线路长度上,表现出高度集中性,因此可开展重点监测工作。目前,亟需加强对多样化的统计分析高。通过对历史各年度单线路发生雷害故障发生次数的统计,可预测以后年度各线路雷电故障发生的概率,从而筛选出雷害故障的高发线路......”。

4、“.....参考文献武利会,连续发生雷害故障线路的。通过以上分析,可以看到连续两年未发生故障的线路,发生故障的可能性低于连续两年同时发生故障的线路。发生故障的线路,隔年再次发生故障的可能性高于,单线路故障数约为。前年发生故障的线之间的定量关系,为典型故障的集中重点防控提供数据支撑。通过计算分析可见,的雷害故障发生集中于总线路长度的,总线路条数的的雷害故障发生集中于总线路长度的,总线路条数的的雷害故障发生集中于总线路长度的业务数据从总量和种类上都已初具规模,电网大数据的量类时特性,已在海量实时的电网业务数据中凸显出来。但数据收集无法停止,结果无法使用仍是国网公司面临的主要问题。电网输电线路故障原因分析与分布研究原稿的条线路中,年发生雷害故障的线路条,单线路次雷害故障率为......”。

5、“.....在年连续发生雷害故障的条线路中,年再次发生雷害故障线路为条,单线路次雷害故障率,且这些线路年平均单线路雷害数,斜杠分隔符后数字代表故障记录的次数,各角形分叉下方线代表上年线路中发生雷害故障的线路,上方线条代表上年线路中未发生雷害故障的线路。因大风故障年总数为,异物影响故障年总数为,故障数据量较小不适于使用电网输电线路故障原因分析与分布研究原稿张鸣,朱文滔低气压覆冰条件下绝缘子的直流闪络特性高电压技术。同理,的异物影响故障集中于线路总长度的,异物影响故障集中于长度线路,异物影响故障集中于长度线路。电网输电线路故障原因分析与分布研究原稿的条线路中,年发生雷害故障的线路条,单线路次雷害故障率为,故障发生概率低于年雷害故障线路的。在年连续发生雷害故障的条线路中,年再次发生雷害故障线路为条......”。

6、“.....应作为雷电故障重点。结束语本文以线路故障数据为基础,对典型故障类型进行了历史故障高发地域分析。发现发生过雷害故障的线路,再次发生雷害故障的可能性更高,且单线路雷害故障发生次数更度线路,大风故障集中于长度线路。异物影响和大风故障也同样在发生线路条数和线路长度上,表现出高度集中性,因此可开展重点监测工作。同理,的异物影响故障集中于线路总长度的,异物影响故障集中于长度线路,异物影路,今年再次发生故障的可能性高于,单线路故障数约为。连续两年以上发生故障的线路,再次发生故障的可能性高于,单线路故障数约为。单线路雷电故障发生的重复率较高,发生过尤其是近年发生过雷电故障的线路再次发生业务数据从总量和种类上都已初具规模,电网大数据的量类时特性,已在海量实时的电网业务数据中凸显出来......”。

7、“.....结果无法使用仍是国网公司面临的主要问题。电网输电线路故障原因分析与分布研究原稿故障次数为在年连续两年未发生雷害故障的条线路中,年发生雷害故障的线路为条,单线路雷害故障发生概率仅为,故障发生概率远低于年连续发生雷害故障线路的,且这些线路年平均单线路雷害故障次数为,远低于年贝叶斯分析,所以仅对雷害故障进行贝叶斯网络分析,结果如图所示。年发生雷害故障的线路条,雷害故障记录条。在年发生雷害故障的条线路中,年再次发生雷害故障的线路条,单线路次雷害故障率为而在年未发生雷害故障析和数据挖掘手段的研究工作,增强关联度和预测性分析,发现数据潜藏价值,推动数字化向智能化转变,提高数据服务公司战略决策业务应用和管理模式创新的能力。本文从电网输电线路故障数据特点和管理需求出发,以输电响故障集中于长度线路......”。

8、“.....按照所处年份进行贝叶斯网络分析。灰色区域代表当年发生故障线路,白色区域代表当年无故障线路的条数斜杠分隔符前数字代表发生故障的线路条电网输电线路故障原因分析与分布研究原稿的条线路中,年发生雷害故障的线路条,单线路次雷害故障率为,故障发生概率低于年雷害故障线路的。在年连续发生雷害故障的条线路中,年再次发生雷害故障线路为条,单线路次雷害故障率,且这些线路年平均单线路雷害障类型,明确重点管理环节,深入分析典型故障,针对高中低危故障类型,形成分层管理体系,辅助指标管理策略并完善指标日常管理方法,并对研究中发现的问题提出改进建议。的大风故障集中于长度线路,大风故障集中于长贝叶斯分析,所以仅对雷害故障进行贝叶斯网络分析,结果如图所示。年发生雷害故障的线路条,雷害故障记录条......”。

9、“.....单线路次雷害故障率为而在年未发生雷害故障果无法使用仍是国网公司面临的主要问题。电网输电线路故障原因分析与分布研究原稿。目前,亟需加强对多样化的统计分析和数据挖掘手段的研究工作,增强关联度和预测性分析,发现数据潜藏价值,推动数字化向智能化路运维检修的最大风险表现为线路故障,线路故障的发生可能由线路缺陷人员操作自然环境等内外部多种因素造成,同时各种诱发因素之间也存在相互影响,可能间接导致线路故障。目前,国家电网公司已建立国内领先国际流的之间的定量关系,为典型故障的集中重点防控提供数据支撑。通过计算分析可见,的雷害故障发生集中于总线路长度的,总线路条数的的雷害故障发生集中于总线路长度的,总线路条数的的雷害故障发生集中于总线路长度的业务数据从总量和种类上都已初具规模,电网大数据的量类时特性......”。