研究背景：当前，配电网低电压问题日益突出，尤其在负荷高峰期和偏远地区，低电压现象频发，严重影响用户用电质量和设备安全。传统低电压检测方法主要依赖人工巡检和单一数据源，存在检测效率低、实时性差、覆盖范围有限等问题。随着电力系统规模扩大和用户需求多样化，配电网低电压问题愈发复杂，传统技术已无法满足现代电网的管理需求。通过大数据分析和人工智能算法，实现低电压的实时监测和精准预测。 基层现状：供电所人员专业水平及承载力不足、供电所“盲盒化”治理试错成本高、在治理低电压时不可避免的频繁停电导致供电可靠性恶性循环。 成果先进性：本项目以提升配电网低电压治理效能为核心目标，围绕故障机理分析、多源数据融合建模和智能检测预警三大方向展开研究。通过电力大数据分析与深度学习技术融合，构建”机理研究-数据治理-智能预测”三位一体的低电压综合治理体系。 技术路线：基于采集2.0系统、D5000调度数据及用户侧负荷数据的电压变化与线路参数、负荷分布等数据，进行多源信息关联分析，揭示低电压故障的形成机理与演化规律。其次，通过数据清洗、特征提取等多类型数据融合分析技术，提取低电压异常的特征参数，构建多源数据融合模型，进一步提升数据的准确性，为智能诊断提供高质量数据支撑。在此基础上，创新LSTM网络与注意力机制结合的深度学习架构，对历史电压值、用户侧三项负荷及母线电压数据等进行比对，开发配电网低电压检测与负荷预测系统，实现低电压事件的提前感知、提前响应。最终通过可视化平台集成治理策略库与预测模型，形成"监测预警-成因分析-策略推荐"的闭环管理体系，为配电网电压质量优化提供智能化决策支持。 社会价值：本项目开发的配电网低电压故障检测与治理技术成果，适用于各类配电网低电压问题的分析、检测与预防，尤其在供电系统问题、电网负荷变化、设备老化或环境因素等情况下的低电压故障治理，提升低压电力用户供电可靠性。