研究背景与问题

随着城市化进程的加快，核心城区的配电网面临着高负荷密度和复杂运行工况的双重挑战。配电网的稳定运行对于保障城市能源安全至关重要。然而，当前配电网风险评估方法存在两大瓶颈：一是传统的风险评估体系高度依赖专家经验，导致评估结果主观性强，指标赋权系数难以科学确定；二是基于数据驱动的方法虽然能够利用多维历史数据进行风险评估，但往往缺乏对实时数据的有效整合和分析。

研究方法

本研究采用多源数据驱动的风险评估方法，结合了机器学习和数据挖掘技术。首先，通过收集和分析历史运行数据、气象数据、地理信息数据等多源数据，构建了配电网风险数据库。其次，运用数据挖掘技术对数据库进行深度挖掘，识别出影响配电网风险的关键因素。接着，利用机器学习算法对风险因素进行建模，实现对配电网风险状态的精准识别。最后，结合风险评估结果，提出针对性的韧性提升策略，以增强配电网在面对突发风险时的抗冲击能力。

核心结果

本研究的核心结果包括：一是成功构建了基于多源数据的配电网风险数据库，为风险评估提供了可靠的数据支持；二是通过数据挖掘和机器学习算法，实现了对配电网风险状态的精准识别，提高了风险评估的客观性和准确性；三是基于风险评估结果，提出了包括加强设备维护、优化网络结构、提高应急响应能力等在内的韧性提升策略，有效提升了配电网的韧性水平。

结论与意义

本研究提出的多源数据驱动的核心城区配电网风险画像与韧性提升策略，不仅为配电网风险评估提供了一种新的思路和方法，而且对于提高配电网的运行效率和安全性具有重要意义。通过本研究，有助于推动配电网风险评估技术的创新和发展，为城市能源安全提供有力保障。

文章来源：《广东电力》 网址: http://www.zgylsbzzs.cn/qikandaodu/2025/1029/331.html