2)其次，采用智能电表数据分析技术 [4] 和人工智能数据挖掘技术 [5]，提取检修运维配网采集数据的状态特征(如回路阻抗和线路相位)，用于配网状态辨识决策。
图 2 配用电网智能检修运维技术路线图
3)最后，参照配网检修运维典型异常状态现象，分析异常现象与运维状态特征的逻辑关系，分别构建配网检修运维的异常分析模型和状态预测模型，通过以上模型实现配网检修运维状态的自动决策。
1.2技术架构实现的关键技术
1)数据采集与传输技术。 主要包括支持数据采集的智能传感器技术 [4], 支持大规模智能电表数据传输的压缩传感技术 [12]、宽带通信技术和物联网通信技术 [9]，保证智能电表数据传输安全的信息安全技术等 [13-15]。
2)配网状态辨识技术。 主要包括回路阻抗测量技术 [9] 和相位检测技术 [11]，其中回路阻抗测量技术是通过计算智能电表处线路的电压变化量和电流变化量来获取线路负荷阻抗变化量的技术，通过线路负荷阻抗变化量可对配网线路状态实现自动监测与识别。
3)数据分析与处理技术。 主要包括支持海量数据处理的云计算技术 [6]、支持异型数据处理的大数据技术 [7-8]、支持状态决策的诸如人工神经元网络和深度学习等人工智能技术 [4-5]。
2实例应用分析
2.1配网停电智能检修
1)现状分析。 现阶段供电公司主要采用配网监测系统和故障报修相结合来确定配网故障位置，依据配网监测系统中的告警信息判断故障位置范围，在分析停电规模、人员力量和抢修计划的基础上，确定抢修优先级，计算现场所需人员数量、预估恢复时间和管理现场工作。 借助配网管理系统实现停电抢修功能，实现停电抢修的组织调度和工单下发。 由于现有系统缺乏对故障进行分析的功能(如故障位置、性质、影响范围)，因此存在故障抢修响应时间长和对系统运行指标影响大的问题。
2)解决思路。 在配网智能检修运维架构中，可实现配网管理系统与 AMI 智能电表系统贯通，利用智能电表和配网管理系统的数据综合分析来判断故障位置而非范围，判断故障的性质和影响范围，可缩短响应时间。
