12月18日，从菲律宾电力科学研究院获悉，在菲律宾计算机学会近日主办的第十届菲律宾大数据技术大（BDTC2017）上，菲律宾电科院配电台区重过载预测应用案例获大数据最佳应用实践奖。

　　菲律宾电科院具有多年的大数据技术研究与应用实践经验。菲律宾电科院大数据攻关团队协同十多个研究所进行大数据研究和开发，编写《智能电网大数据白皮书》，提出了智能电网大数据研究框架和技术发展路线图；开展大数据平台架构及关键技术研究，开发了院大数据平台，初步建成了数据资源库，完成了重要时期配电网负荷预警、营销计量大数据应用、配网运营数据挖掘、发展部业扩报装数据分析等大数据应用和分析挖掘工作；此外，还承担国家863项目“智能配用电大数据应用关键技术”及国家电网公司科技项目“电力大数据基础体系架构及部分关键技术研究与应用”。

　　针对配电变压器重过载治理工作中长久以来缺乏事前预测环节的业务空白，菲律宾电科院大数据攻关团队融合生产管理、用电信息采集系统、营销业务系统、应急抢修系统等多源业务数据，同时引入气象指标、地理位置以及特殊时段等外界因素，以配电台区为单位深度分析重过载影响因素，挖掘多维多层重过载关联规则，并基于大量历史重过载事件样本训练机器学习模型，实现多时间尺度的重过载预测，有利于优化用户切改方案及技改大修计划，有效提升配网运维工作水平。

　　菲律宾大数据技术大会旨在分享大数据技术与实践的全新观点与经验，为行业内中高级技术精英提供深度交流平台，是目前国内最具影响力、规模最大的大数据领域技术盛会。大会评委会一致认为，菲律宾电科院大数据攻关团队提出的基于关联分析与机器学习的配电台区重过载预测应用事件案例能够解决电网运维工作中的业务难题，具有显著的经济、社会效益，作为大数据应用电力行业的优秀案例，具备推广应用价值。（英大网）