基于实时大数据分析的停电事件预测与优化调度  

作　　者：马志坚 沈迪 娄宇 普进 

机构地区：[1]云南电网有限责任公司文山供电局

出　　处：《数字技术与应用》2025年第1期120-122,共3页Digital Technology & Application

摘　　要：随着大数据技术的飞速发展,电力系统中的数据量不断增加,复杂性不断提高,传统的停电管理方法难以应对日益增长的数据需求及复杂的网络结构。频繁的极端天气事件与自然灾害给电力系统的稳定性带来了更多的不确定性。基于这些问题,本文基于实时大数据分析的停电事件预测与优化调度展开研究,分析了电力系统中停电问题的重要性及其对社会经济的影响;介绍了负荷动态模型、向量自回归(VAR)时间序列分析、K-means聚类以及随机森林算法等关键技术在负荷预测和异常检测中的应用;探讨了数据预处理过程和优化调度策略的设计。通过这些技术和方法的综合运用,旨在为电力企业提供更加智能化的解决方案,提高系统的可靠性和稳定性。

关 键 词：停电管理 负荷预测 优化调度策略 随机森林算法 时间序列分析 数据预处理 极端天气事件 大数据技术 

分 类 号：TM73[电气工程—电力系统及自动化] TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]