基于多源信息融合的配電網故障診斷與預警技術研究

摘 要：本文針對目前配電網故障診斷與預警的復雜性，提出了一種基于多源信息融合的故障診斷與預警技術。該技術整合了SCADA系統數據、智能電表讀數、用戶反饋以及環境監測等多維度信息，利用數據挖掘與模式識別，對配電網狀態進行實時監控和故障預警。本研究構建了多源信息采集與處理框架，進而利用模糊邏輯與神經網絡相結合的算法評估配電網的運行狀態。試驗結果表明，該技術能有效提高故障診斷的準確性，縮短故障響應時間，為配電網的安全、穩定運行提供了有力保障。該技術還能優化維修資源分配，降低運營成本，對提升配電網的智能化管理水平具有重要意義。

關鍵詞：多源信息融合；配電網；故障診斷；預警技術；數據挖掘

中圖分類號：TM 712 " " " 文獻標志碼：A

現代電力系統快速發展對配電網的復雜性和運行要求不斷提高，故障診斷與預警成為保證配電網穩定運行的關鍵[1]。傳統的故障診斷方法通常基于單一數據源，難以全面、準確地反映配電網的真實運行狀態，因此本文提出基于多源信息融合的配電網故障診斷與預警技術。該技術能夠整合來自不同渠道的信息，例如電網監控數據、用戶反饋和環境監測數據等，采用智能算法進行數據分析和處理，從而更精確地識別和預測配電網中的故障[2]。該方法不僅可以提高故障診斷的準確性和效率，而且可以為運維人員提供及時預警，有助于減少停電時間，提升電力系統的可靠性和服務質量。……