国家电网公司始终坚持“人民电业为人民”的企业宗旨,弘扬以客户为中心、专业专注、持续改善的企业核心价值观。为了全面提升人民群众获得感、幸福感,提高城乡供电能力和可靠性水平,必须在停电事故发生后第一时间恢复供电。如果能对配电网抢修工单数量进行预测研究,就可以提前优化抢修资源,极大缩短故障抢修时间,切实提高电网公司的服务能力。随着智能配电网建设改造行动计划的深入开展和落实,配电网数据的采集成本不断降低,可利用的数据类型更加多样,逐渐出现配电网大数据的概念。将大数据技术融入配电网方面的课题研究已成为可能。因此,本文进行了基于大数据技术的配电网抢修工单预测研究,将大数据技术和人工智能算法应用于配电网抢修工单预测,以作为特殊时期监测分析工具中故障抢修模块的算法基础,为配电网抢修指挥工作提供有力支撑。以此为出发点,本文的主要内容如下:首先,提出基于大数据技术的抢修工单数据处理方法和变化规律分析方法,充分利用各配电信息系统和气象预报系统,做好前期的数据调研工作,尽量减少已有数据的浪费,提高数据利用率。然后,建立抢修工单分布式预测方法。结合行政区域的划分,参考抢修工单变化曲线的关联性等因素,将一个区域性大电网划分为多个子网。结合季度类型和温湿指数,各子网分别选取合适的抢修工单预测模型。在保证预测准确率的前提下尽可能简化模型,便于编写程序,减少内存占用。最后,将基于大数据技术的配电网抢修工单分布式预测方法,成功应用于S省电网特殊时期监测分析工具中的故障抢修模块,主要实现配电网抢修工单的预测功能。算例分析借助系统平台,选取S省多个地市的抢修工单预测数据,验证了本文预测方法的准确性和可行性。