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基于电网大数据的故障风险分析研究
被引量：
2
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作者
裴求根
杨舒涵
卢宾宾
《电力大数据》
2020年第11期1-8,共8页
为挖掘电网大数据的实用价值,探索电网故障的时空分布特征及其风险影响因素,本文采用时空热点趋势分析相关分析和地理加权回归分析等多种方法,对广州市2016年至2018年的电网故障数据进行研究。研究结果表明:广州电网故障具有峰值时段在...
为挖掘电网大数据的实用价值,探索电网故障的时空分布特征及其风险影响因素,本文采用时空热点趋势分析相关分析和地理加权回归分析等多种方法,对广州市2016年至2018年的电网故障数据进行研究。研究结果表明:广州电网故障具有峰值时段在6月至8月等时间分布规律;空间分布具有电网故障高密度区域逐年向中心城区集中和电网故障分布范围逐年扩大等特征,且时空热点趋势表明中心城区仍将是电网故障热点区域。在风险分析方面,强风强雨天气与电网故障数量总体呈现出较强的正向相关关系,高温与电网故障数量的相关性表现为强度逐年降减弱的正向相关;各类兴趣点对电网故障风险影响的差异水平不同,其中电力通信设施、政府机关和科教文化设施类兴趣点影响的区位差异较大。
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关键词
电网
故障
分布
电网
故障
风险
时空
分布
回归分析
兴趣点
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职称材料
题名
基于电网大数据的故障风险分析研究
被引量：
2
1
作者
裴求根
杨舒涵
卢宾宾
机构
广东电网有限责任公司
武汉大学遥感信息工程学院
出处
《电力大数据》
2020年第11期1-8,共8页
基金
国家自然科学基金项目(41871287,42071368)。
文摘
为挖掘电网大数据的实用价值,探索电网故障的时空分布特征及其风险影响因素,本文采用时空热点趋势分析相关分析和地理加权回归分析等多种方法,对广州市2016年至2018年的电网故障数据进行研究。研究结果表明:广州电网故障具有峰值时段在6月至8月等时间分布规律;空间分布具有电网故障高密度区域逐年向中心城区集中和电网故障分布范围逐年扩大等特征,且时空热点趋势表明中心城区仍将是电网故障热点区域。在风险分析方面,强风强雨天气与电网故障数量总体呈现出较强的正向相关关系,高温与电网故障数量的相关性表现为强度逐年降减弱的正向相关;各类兴趣点对电网故障风险影响的差异水平不同,其中电力通信设施、政府机关和科教文化设施类兴趣点影响的区位差异较大。
关键词
电网
故障
分布
电网
故障
风险
时空
分布
回归分析
兴趣点
Keywords
power grid fault distribution
power grid fault risk
spatiotemporal distribution
regression analysis
points of interest
分类号
C39 [社会学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于电网大数据的故障风险分析研究
裴求根
杨舒涵
卢宾宾
《电力大数据》
2020
2
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