提高海量

本项目属于配电网故障诊断领域。中压配电网点多面广、体量巨大，面临着故障率高，运维水平低下，故障信息难以全面获取，停电损失难以有效评估等问题。单次故障的发生具有一定的偶然性，然而从中长时间尺度看，网架薄弱或运维水平落后区域的故障率及停电时长明显高于平均水平。因此，全面收集配网故障停电信息，识别故障频发的热点区域，开展故障季节性与规律性分析，实施主动运维，对于提升配网运行的安全与可靠性具有十分重要的意义。 本项目通过海量历史故障数据融合处理，综合EMS、PMS、DMS、用采、配网抢修、95598等多个数据源，建立统一的配网故障模型。运用大数据方法开展故障区段定位与停电损失评估，并通过海量历史故障在地理视图上的渲染实现故障热点区域辨识；在此基础上通过聚类、关联分析等方法开展故障的季节性与规律性分析，实现技改投资精准化、巡视巡检定制化、风险预警精益化，通过主动运维防范故障于未然，有效降低故障发生率，缩短停电时长，提升配网运行的安全性和可靠性。项目采用B/S架构，底层应用HDFS、Redis提高海量数据存储及运算速度，顶层使用HTML5、Echart、百度地图等组件实现用户界面的展示及友好互动。系统涵盖全省13个地市近30000多条中压馈线及70余万台配变，日均处理原始数据7千多万条。

本项目为保证活动效果持续有效:在现有成果基础上总结经验，形成论文1项，并获奖。《企业海量小文件的容灾与备份的研究》获得“2015年（第四届）电力安全与信息技术研讨会”【电力信息化专业协作委员会主办】论文二等奖。所采取的优化备份策略形成操作规范，作为现阶段数据备份的重要指导依据。推广该项技术，对企业人力、物资、财务等管理系统展开排查，检查备份策略是否合理和是否存在单个目录下文件数过多的问题。