随着人民生活水平不断地提高,电能成为人类最重要的能源之一,电力安全也成为人民最关心的话题。电网公司提出的配电网主动服务也成为了热点话题,针对台区的特征画像显得尤为重要。论文着重配电网台区画像体系建设等方面采取措施,为提升主动服务抢修以达到进一步缩短停电时长提供可行有效的方案。为此论文进行如下工作:首先,基于抢修的效率低等问题,展开了探讨。根据配电网抢修指挥流程,详细地分析了抢修过程中的每一环节,并以此对抢修工单数据、台账数据以及天气预报数据进行收集整理。以大数据预处理技术为基础处理了工单及台账数据,构建了较为合理的数据库。建立了台区画像模型、搭建多个台区画像维度并设计了台区画像标签体系。提出一种针对配电网台区状态评级指标体系,深度融合配网大数据系统,考虑不同属性下特性指标,从多维度多目标的层次中整合,并为此选择合适的评级指标,制定了一套具有广泛性的配电网台区群集,建立了配电网台区设备运行状态等级评级模型。基于现有的相关配电网抢修数据、气象数据等多源数据,建立了配电网状态评级指标体系,利用综合模糊评价确定指标隶属度,并形成对配电网台区电力设备运行状态评级。采用了随机森林以及Apriori算法对抢修工单数量进行预测,并借由H省四地市进行了算例验证。利用抢修历史工单数据,对冬夏两季的日预测工单进行预测,其总体预测准确率较高。论文针对配电网电力设备画像进行深入研究,引入主动服务抢修的理念,加强对电力设备故障预测能力。提升配电网台区电力故障抢修效率,为主动配电网技术预测分析提供参考。