随着电力系统信息化水平的不断提高和电力市场的进一步发展，电网运营模式中对智能化的需求日益显著。配用电领域无疑成为了大数据和人工智能应用的重要场景，其业务需求与数据驱动的分析方法高度契合，因此催生了大量的基于大数据和人工智能的应用场景和实践经验。配变台区的重过载预测便是其中一个典型例子，已有许多研究成果。

在此，我们将分享关于数据挖掘和人工智能技术在配电台区重过载预测中的应用研究。重过载现象本质上反映了电源容量无法满足特定条件下用户用电需求的问题。台区内用户类型、数量以及用电行为等因素共同决定了用户的用电负荷特性。此外，外部因素如天气、季节、群体活动、经济波动等也会对用户用电产生影响。设备缺陷及台区内部结构不合理同样可能导致重过载问题。恶劣的运行环境也会加剧这些问题。

为了应对这些问题，我们从四个方面逐步实现对配变重过载的预测：

1. 重过载类型的细化：从重过载发生的时间、持续时间、发生的相别以及负载率水平等方面对重过载事件进行分类；
2. 影响因素分析：通过多变量多层关联分析技术，分析单个变量或变量组合与重过载事件之间的关联；
3. 重过载预测：利用机器学习方法，结合前一步获得的影响因素指标，建立配变重过载预测模型，通过原始数据获取样本数据对模型参数进行训练；
4. 模型效果评估：通过增加样本数量、调整模型架构以及选择不同的影响因素组合等方式对模型进行优化。

在实际业务中，重过载事件的判定通常依赖于负载率和持续时间两个指标。但考虑到台区下用户用电行为的随机性和复杂性，负载率波动和突变情况时有发生，仅靠这两个指标难以准确识别重过载状态。因此，我们需要从实际数据出发，对重过载事件的识别进行调整，如图3所示。

此外，还需要明确模型的技术目标，包括预测精度和预测时间跨度等。这些目标会影响特征变量的选择和模型架构的设计。

随着电力系统信息化程度的提高，电力企业的各个业务环节都具备了信息化系统的支持。数据获取是进行大数据应用研究的前提。本案例中涉及的业务系统及数据范围如图4所示，数据量约为3亿条。数据质量直接影响模型效果，因此需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗和补充。

在特征变量设计与关联分析方面，特征变量是进行关联分析的直接输入，可以从原始数据字段中直接获取，也可以通过对原始数据字段进行加工获得。特征变量的设计需要通过关联分析结果来衡量，这是一个多轮迭代的过程。

关联分析方法的选择需根据数据类型和分析目标综合确定。在模型选择与参数训练方面，重过载预测属于数据挖掘中的预测问题范畴。通常的做法是选取多种模型进行效果对比，但需注意，成为影响因素的特征变量需要进行一定的数据变换才能成为预测模型的输入变量。最后，通过历史数据对模型效果进行验证，除了准确率、命中率等模型性能指标外，还需从业务角度对模型的认可程度进行评估。

配变台区重过载预测能够及时发现重过载隐患，优化设备升级改造计划，从而完善重过载事件的闭环管理，提升重过载治理水平。大数据和人工智能技术在电网智能化进程中将发挥重要作用，物理仿真模型和数据驱动方法相结合将是解决电网运行问题和提升电网运营水平的必然趋势。