配网抢修作为电力企业供电服务的一项关键业务，直接影响电力用户的用电体验。提前预测配网故障高危区域，指导电力检修部门主动开展配网检修、抢修工作，合理分配抢修资源，是降低电力企业经济损失、提高企业的供电服务质量、提升用户用电体验的强有力的手段。利用大数据挖掘技术，结合电力故障抢修历史数据，关联天气、温度等外部环境数据，研究了一套具扰动特性的滚动基值法的配网故障抢修量预测算法及应用系统，并应用于实际的电力生产活动，取得了较好预测效率和成效。