摘要：目前我国经济水平和科技水平发展十分快速，我国信息技术在电力行业中使用也越来越普遍。配电网作为连接变电站与用户的重要公共基础设施，是提升智能电网末端供电质量和用户体验的关键环节。伴随着我国配电网智能化发展，除传统配电网本身运行和管理数据之外，智能化的感知终端设备产生的数据大量增加，且呈现种类繁多、多源、不确定等特性。越来越多的配电网数据信息终端化处理、边缘化计算及局部化解决的方式成为一种重要方式。但是复杂的多源异构数据的边缘化集成为智能配电网的高效边缘计算带来新的挑战，因此，亟待实现智能配电网多源数据边缘化模式下的处理和融合，是提升和保证基于边缘计算的配电网智能化发展的重要基础。
关键词：智能配电网；边缘计算；多源数据处理；数据融合
引言
智能配电网损坏数据自动修复模型构建方法具有较强的修复能力，在缩减修复时间的同时提升整体模型的修复效率，控制处于修复阶段的损坏数据信息，平衡配电网运行过程中产生的
电流数据，具有较为良好的发展空间。互联网+与智能配电网的融合，对传统配电网加以创新和优化，不仅可以丰富功能，还能为运维工作提供可靠依据和技术支持，加快故障问题解决进程，加大分析和研究力度，以此避免同类情况的再次发生，优化电能供应质量。同时，该技术可加强用户监督和管理，结合用户实际情况给出合理的建议和方案，以提高用电的安全性。
1基于边缘计算的智能配电网多源数据处理与融合架构
智能配电网（smartdistributiongrid，SDG）建设，是指通过引入现代电子、通信、网络、计算机等领域的前沿技术，实现整个配电系统配电过程稳定和异常运行情况下的监视、保护与控制。结合边缘计算定义和技术特点，可有效解决智能配电网建设过程中的核心环节，作用于末端电力运行设备及智能监测设备与云主站之间，实现数据汇聚的基础、数据计算、数据存储以及更高级别的数据应用，充分发挥本地计算的边缘化结构优势，达到智能配电网终端扩展、拓扑灵活、计控实时的配电业务功能目标。而目标的实现或实现程度则取决于配用电大数据下的数据汇聚操作，配用电数据的汇聚不单单是对数据的汇总与整合，应是配电管理系统中多源异构信息数据量纲和量级的处理变换，以及充分考虑不同数
据源间特征属性关联的深度融合。高效的多源数据处理与融合可以促使配用电数据更好地服务于边缘计算，提高边缘计算在智能配电网中的应用能力。
2大数据技术在智能配电网中的应用路径
增益控制2.1自动修复算法构建
次序依赖程序能够进入智能配电网损坏数据的属性空间中，将损坏数据的空间距离进行属性方面的改变，再应用次序算法对智能配电网损坏数据的复杂度进行计算，同时需要保证损坏数据能够应用属性优先级别重新对自动修复模型进行定义，将时间序列方面的损坏数据集表现在数据集合中，利用配电网中的智能电表读数统计时间序列的单调递增规律，在应用算法进行修复的过程中发现，不同算法的复杂度随着次序依赖的时序长度变化而变化，这种状态下的动态迭代过程会影响整体算法的配电网精准数据。 嵌入式软件开发
2.2数据共享
若想更加充分发挥互联网+智能配电网运维技术的功效和作用，需构建多方协作的数据交流和共享平台，将参与工作的各阶层人员集中起来，如一线员工、技术人员、专家等，注重
明确分工和说明，让其在平台中及时对获得的信息予以分享和交流，加快系统处理进程，做好科学调整工作。如在平台内，一线人员可负责客户接待，开展设备测试、诊断及修理工作，完善相应的档案资料。同时在处理过程中，可与专家学者进行及时交流和探讨，结合获取资料，不断完善工作内容，加快故障处理速度。对应的技术人员则需负责收集来自智能配网的一切数据、信息，且展开对比、剖析、评估，分析其中的疑问，借助互联网来指导和培训运维人员，逐步解决疑难问题，再将这些问题的解决方案传输至互联网，形成一种信息分享。此外，专家要注重经验分享，针对具体案例实行分析作业，了解故障产生原因，提出科学有效的处理措施和方案，从而加快故障诊断和处理进程。只有保证工作人员间交流沟通的及时性、快速性，才能准确掌握智能配电网运行情况，了解设备运行状态，进而针对存在的问题及干扰因素，给出解决方案，降低问题出现概率，改进供电质量。
2.3智能配电网网损管理
基于深度神经网络的拓扑辨识是线损计算的基础，而基于线损计算结果可进一步通过深度学习方法给出优化线路开关、电容器数量和位置等设置，最大程度地减少智能配电网网损，
从而实现智能配电网网损管理。拓扑辨识结果与智能配电网电气测量数据作为深度学习模型的输入，该模型获取了智能配电网拓扑和线损的映射关系，最终模型输出每条线路的线损和线路开关、电容器数量和位置等可控元件的优化设置。总之，虽然智能配电网中潮流分配始终在变化，但可再生能源发电和负荷功耗以周期性模式运行，因此历史数据中通常存在时间相关性，这使得用深度学习模型构造输入与输出映射关系更加容易，是实现智能配电网拓扑实时辨识、线损计算和网损管理决策的有力武器。它在处理时序数据问题上有着独特的优势，可避免梯度消失或梯度爆炸等问题。
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智能化的配电网也需要及时检修，但检修方式相对于传统的配电网检修方式不同，检修的成本也有所不同。传统的配电网进行检修时，需要对设备向进行检修，需要巨大的人力和物力，这就造成了检修延时，不能及时的完成线路的检修，从而对配电网造成了一定的延误，导致配电网不能及时合理的运行。而智能化的配电网采用信息集中化处理、云计算等方式完成对电力的配送，智能设备的检修会比传统的电路维修简单很多，只需要利用智能设备去判断电路哪里发生了问题，然后进行精准检修，能够降低检修的成本，提高检修的
效率。当用户与配电网系统之间出现问题时，可以沿着配电网的传输方向进行合理的追踪，这样就可以精准地到出现故障的位置。此外，还可以对变压器设备进行合理的评估，实时掌握设备的状态，从而制订高效的检修计划，建立起完整的检修体系。
结语
基于边缘计算的智能配电网多源数据处理与融合技术，该技术的提出在一定程度上加快了边缘计算技术在智能配电网中的应用，同时又为配电网后续的高级计算和应用决策分析提供了保障。通过深入分析配电网智能化建设过程中海量异构数据造成的存储混乱与融合计算性能不足的问题，从而做好智能配电网的管理工作。当今社会是高速运行的，在移动互联网下，配电网能够快速做出反应，符合当今社会的用电需求，更适应当今的社会，让用户用电更加安心，并且提供更加快速、质量更好的服务[4-5]。氢键受体
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