2025年配电大数据应用考试试卷与答案

2025年配电大数据应用考试试卷与答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.配电大数据平台中，用于处理高并发实时流数据的核心技术是：A.HadoopHDFSB.SparkStreamingC.MySQL集群D.NoSQL数据库2.以下不属于配电终端设备数据来源的是：A.智能电能表（AMI）B.配变监测终端（TTU）C.调度自动化系统（SCADA）D.故障指示器（FI）3.在配电网线损异常诊断中，通过对比台区总表与用户分表电量的时序相关性，需重点分析的指标是：A.电压合格率B.三相不平衡度C.数据时间戳对齐度D.负载率波动范围4.基于机器学习的配变重过载预测模型中，输入特征不包括：A.历史负载曲线B.气象数据（温度、湿度）C.用户用电行为标签D.变电站主变容量5.配电大数据质量评估的关键指标“完整性”主要指：A.数据无重复记录B.缺失字段占比C.数值单位一致性D.时间戳连续性6.边缘计算在配电大数据应用中的核心优势是：A.降低云端计算压力B.提升数据存储容量C.简化数据传输协议D.增强数据隐私性7.用于配电网拓扑识别的典型算法是：A.支持向量机（SVM）B.图神经网络（GNN）C.随机森林（RF）D.K-means聚类8.配电物联网（DIoT）中，实现多源异构数据标准化的关键技术是：A.边缘计算节点B.统一数据模型（CIM）C.5G切片通信D.区块链存证9.在配电设备状态评价中，若某设备局部放电数据呈非高斯分布，应优先选择的异常检测方法是：A.均值-方差阈值法B.孤立森林（IsolationForest）C.主成分分析（PCA）D.逻辑回归（LR）10.配电大数据应用中，隐私计算技术（如联邦学习）的主要作用是：A.提升模型训练速度B.实现跨机构数据协同分析而不泄露原始数据C.压缩数据存储体积D.增强数据传输加密强度11.配电网短期负荷预测（未来24小时）的核心特征提取维度是：A.年度负荷趋势B.周负荷模式C.小时级气象因素D.设备检修计划12.以下场景中，最适合采用时序卷积网络（TCN）的是：A.用户用电行为聚类B.配变温度异常预警C.故障区间定位D.分布式电源出力预测13.配电大数据平台的“数据治理”模块不包含：A.元数据管理B.数据血缘追踪C.模型调优参数D.数据质量监控14.在配电网三相不平衡治理中，大数据分析的关键输出是：A.拓扑连接关系图B.用户相别调整建议C.无功补偿容量计算D.线路阻抗参数修正15.配电大数据价值密度低的主要原因是：A.数据类型单一B.有效信息隐含在海量冗余数据中C.存储介质容量限制D.传输带宽不足二、判断题（每题1分，共10分）1.配电大数据的“4V”特征中，“Variety”指数据来源的多样性，包括结构化、半结构化和非结构化数据。（）2.智能电表的秒级采样数据可直接用于配电网潮流计算，无需降采样处理。（）3.配变负载率预测模型的评价指标应优先选择准确率（Accuracy），而非均方根误差（RMSE）。（）4.基于区块链的配电数据存证技术可实现数据防篡改，但无法解决数据源头造假问题。（）5.配电物联网终端的边缘计算功能需依赖云端模型同步更新，本地无法独立完成简单计算。（）6.配电网线损“四分”管理中的“分压”指按电压等级划分统计单元。（）7.配电设备缺陷预测模型若出现过拟合，可通过增加训练数据量或引入正则化项解决。（）8.用户用电行为分析中，“聚类”算法的目标是将相似行为的用户分组，而“分类”算法需预先定义类别标签。（）9.配电大数据平台的实时性要求越高，对数据处理延迟的容忍度越低，需采用批处理技术而非流处理。（）10.配电数据脱敏处理中，“匿名化”是指通过加密算法隐藏用户身份信息，而“去标识化”是指删除直接标识符（如姓名、地址）。（）三、简答题（每题8分，共40分）1.简述配电大数据在配电网故障抢修中的应用流程。2.列举配变重过载预警模型的主要输入特征，并说明选择依据。3.对比分析配电大数据中“流数据”与“批数据”的处理需求差异。4.说明如何利用配电大数据提升分布式光伏接纳能力评估的准确性。5.简述配电数据质量问题的常见类型及对应的治理措施。四、案例分析题（每题10分，共20分）案例1：某供电公司配电大数据平台发现某台区线损率连续7日超过8%（正常范围2%-5%），经初步排查未发现计量装置故障。请设计基于大数据的线损异常诊断方案，包括数据来源、分析步骤及可能的异常原因。案例2：某区域配电网计划部署基于AI的配变温度预测模型，目标是提前72小时预警超温故障。已知可用数据包括配变历史温度、负载电流、环境温度、湿度、风速及同型号设备的运行数据。请说明模型构建的关键步骤，并提出提升预测精度的优化策略。答案一、单项选择题1.B2.C3.C4.D5.B6.A7.B8.B9.B10.B11.C12.D13.C14.B15.B二、判断题1.√2.×（秒级数据需结合潮流计算时间尺度降采样，避免计算冗余）3.×（负荷预测更关注预测值与真实值的误差，应优先RMSE）4.√（区块链仅保证上链后数据不可篡改，无法验证上链前数据真实性）5.×（边缘计算终端可本地完成简单规则判断，如阈值告警）6.√7.√8.√9.×（实时性要求高时需采用流处理技术，如Flink）10.×（匿名化与去标识化概念易混淆，去标识化是匿名化的一种手段）三、简答题1.应用流程：①故障信息采集（通过FTU、FI、用户报修工单获取故障时间、位置、类型）；②历史故障数据关联分析（挖掘故障与气象、负载、设备年限的相关性）；③实时数据融合（结合SCADA实时潮流、配电物联网终端状态）；④故障定位与隔离策略提供（基于拓扑分析与机器学习模型）；⑤抢修资源调度优化（匹配最近的抢修队伍、备件库存）；⑥抢修效果后评估（分析复电时间、用户满意度，优化模型参数）。2.输入特征及依据：①历史负载曲线（反映设备固有负载模式，预测短期趋势）；②气象数据（温度升高会降低设备载流量，湿度影响绝缘性能）；③用户用电行为标签（如工业/居民用户的用电时段差异，影响负载波动）；④设备参数（额定容量、投运年限，决定过载耐受能力）；⑤电网拓扑信息（上级电源容量、联络开关状态，影响负载转供能力）。选择依据需覆盖“设备自身状态-外部环境-用户行为-网络结构”多维度，确保模型泛化性。3.处理需求差异：①流数据（如智能电表实时采样、故障指示器动作信号）：需低延迟处理（毫秒级），侧重实时分析（如潮流计算、故障预警），采用流处理框架（Flink、KafkaStreams），强调顺序性和窗口计算；②批数据（如日冻结电量、月设备巡检记录）：处理时间相对宽松（分钟级至小时级），侧重离线分析（如线损统计、设备状态评价），采用批处理框架（HadoopMapReduce、SparkCore），强调数据完整性和全局聚合。4.提升分布式光伏接纳能力评估的方法：①多源数据融合（光伏出力预测数据、配电网拓扑、负载曲线、储能容量）；②时序特性分析（光伏出力与负荷的匹配度，识别反高峰时段重载风险）；③不确定性建模（通过概率统计或提供对抗网络（GAN）模拟光伏出力波动）；④动态评估（结合实时运行数据修正静态评估结果，如实时电压越限预警）；⑤用户互动数据（分布式光伏用户的调节意愿，优化需求响应策略）。5.数据质量问题及治理措施：①缺失（部分终端离线导致数据断链）：通过插值算法（如KNN插值、时序插值）补全，或标记缺失字段并限制相关分析；②错误（数值超量程、单位错误）：建立规则库（如电压范围0-400V）自动校验，人工复核异常值；③延迟（通信故障导致数据滞后）：设置时间戳阈值，超阈值数据标记为“延迟”并触发通信排查；④不一致（不同系统同一指标定义冲突）：统一数据模型（如CIM扩展模型），建立元数据管理平台；⑤重复（终端重复上传记录）：通过哈希算法或主键去重，优化终端上传策略。四、案例分析题案例1诊断方案：数据来源：台区总表与用户分表的分钟级电量数据、电能表停上电事件、用户用电行为（如是否存在窃电特征：夜间高负荷、负荷曲线突变）、低压拓扑关系（验证是否存在表计漏抄）、分布式电源接入数据（如用户侧光伏反送电未计量）。分析步骤：①数据清洗（对齐总表与分表时间戳，剔除异常值）；②线损构成分解（技术线损：线路损耗；管理线损：计量误差、窃电）；③时序相关性分析（总表与分表电量的日/小时级偏差趋势）；④用户行为聚类（识别异常用电模式用户）；⑤拓扑遍历验证（检查是否存在未建档用户或表计接线错误）。可能异常原因：用户窃电（如绕表用电）、低压线路绝缘老化导致漏电、分布式光伏反送电未计入总表、部分用户表计故障（如停走、倒走）。案例2模型构建与优化：关键步骤：①数据预处理（缺失值填充：采用相邻设备同期数据插值；异常值检测：基于IQR方法剔除温度跳变点；特征工程：构造负载率（电流/额定电流）、环境温度与配变温度差、风速与散热效率的关联特征）；②模型选择（优先LSTM或Transformer，因需捕捉长时序依赖；对比实验：测试TCN、LightGBM等模型性能）；③训练与验证（按时间划分训练集（前3年）、验证集（近1年）、测试集（最近3个月），采用滚动窗口法模拟实际预测场景）