基于大数据分析的智能配电网预测性维护体系构建

智能配电网的安全稳定运行对电力供应可靠性至关重要，传统定期维护模式已难以应对设备规模扩大及运行环境复杂化带来的挑战，大数据技术的发展为配电网维护模式创新提供了新思路及技术支撑。基于大数据分析的预测性维护体系通过构建多源数据采集架构，整合设备运行状态与环境参数及历史维护记录等海量数据，应用机器学习等智能算法进行故障特征识别与风险评估，实现从“被动修复”向“主动预防”的转变。该体系将状态监测与故障预测与维护决策有机结合形成闭环管理，同时建立了包含经济效益与可靠性效益及社会效益的综合评估机制，为智能配电网安全经济运行提供技术保障，预测性维护体系的推广应用显著降低了维护成本，为配电网现代化转型与能源互联网建设奠定了坚实基础。