基于电压曲线聚类分析的低压用户相序自动识别

针对低压用户相序识别困难、成本高问题,提出了一种基于电压曲线聚类分析的低压用户相序识别方法。首先采用皮尔逊相关系数度量不同用户智能电表电压曲线之间的波动相似性;接着基于电压曲线相似性分布的密度信息选择初始聚类中心对象;然后采用K-medoids算法将智能电表电压曲线波动相似的台区用户聚类为3个不同用户组,进而识别低压台区用户相序。该方法在某电网公司进行了应用验证,在变压器三相不平衡严重台区开展用户相序识别,然后根据不同相序用户负载情况进行负荷再分配,从而降低该台区变压器三相负载不平衡度,取得了良好的效果。#$NL关键词：相序识别;三相不平衡;皮尔逊相关系数;密度信息;K-medoids算法     

基于改进二叉树支持向量机的低压台区用户拓扑关系识别

针对当前电网公司用户拓扑连接关系缺失和不准确,提出了一种改进二叉树支持向量机的低压用户拓扑连接关系识别方法。从用电信息采集系统提取待识别台区所有用户最近一段时间的电压序列数据,计算每个用户与变压器A、B、C三相电压序列数据之间相关系数r;基于电压曲线相关系数值在不同区间出现的频率采用改进的二叉树支持向量机构建低压用户拓扑连接关系识别模型,可快速识别用户连接变压器相序,以及与变压器连接关系是否正确。经验证,该校验方法所需人力成本低,准确性高,可操作性强。     

基于大数据分析的电网设备质量评价

针对当前电网设备选型和供应商选择困难问题,提出一种基于大数据分析的电网设备质量评价方法。首先,从设备绩效最大化角度出发推断出从设备缺陷发生情况、设备故障发生情况、设备寿命三个方面构建设备质量评价模型;然后,详细阐述了设备缺陷率评价模型(设备故障率评价模型),设备寿命评价模型技术方案;接着,基于生产管理系统中设备缺陷、故障、退役等运行数据,并考虑不同设备投运年限、缺陷故障严重等级以及由于质量问题提前退役等因素的影响,构建了相对完整的设备缺陷率、故障率和设备寿命评价模型,最终形成电网设备质量的整体评价,为设备选型采购、设备运维策略优化提供更为科学的决策依据。最后,又以具体应用案例说明了基于大数据分析的电网设备质量评价的可行性和良好效果。     

基于改进模糊神经网络的输电线缆制造质量预测方法

针对输电线缆制造质量预测问题,采用制造工艺关键指标数据基于改进模糊神经网络对制造质量合格率进行预测。首先通过引入模糊化层和模糊规则计算层建立模糊神经网络的结构,采用高斯函数建立模糊化层的隶属度函数,构建了隶属度函数均值和宽度的训练过程;接着基于帝国竞争算法对模糊神经网络中的隶属度函数学子因子和后件网络权重学习因子进行优化,优化目标为最小化神经网络收敛误差;采用改进模糊神经网络设计输电线缆制造质量预测流程。最后通过一个仿真算例验证了所建立的模型相比于传统神经网络以及基本模糊神经网络在输电线缆制造质量合格率的预测效果上更优,验证了所建立模型的有效性。     

基于负荷特性的大用户业扩辅助分析方法

业扩报装是供电公司面向用户用电的一项重要业务,对保证配电网安全稳定运行、提高配电网经济效益具有十分重要的意义。当前供电公司在制定业扩报装供电方案时,一般只考虑用户的最大负荷,忽略了大用户负荷的时序特性,导致电源点负荷日峰谷差不断增大等一系列问题。为进一步提高大用户业扩报装方案的精准化程度,提出了基于负荷特性的大用户业扩辅助分析方法。首先,通过模糊C均值聚类(FCM)建立大用户负荷特征库;其次,通过梯度提升树模型建立了负荷模式识别方法;最后,建立大用户供电接入方案优化模型,确定供电接入优化策略。文中所提方法可降低电源点负荷峰谷差率,提高电力系统安全稳定性。     

基于Storm的海量数据实时聚类

针对现有平台处理海量数据实时响应能力普遍较差的问题,引入Storm分布式实时计算平台进行大规模数据的聚类分析,设计了基于Storm框架的DBSCAN算法。该算法将整个过程分为数据接入、聚类分析、结果输出等阶段,在框架预定义的组件中分别编程实现,各组件通过数据流连通形成任务实体,提交到集群运行完成。通过对比分析和性能监测,验证了所提方案具有低延迟和高吞吐量的优势,集群运行状况良好,负载均衡。实验结果表明Storm平台处理海量数据实时性较高,能够胜任大数据背景下的数据挖掘任务。     

基于LOF和SVM的配电网线变关系数据校验方法

针对配电网线变关系数据人工校验成本高、准确性差的问题,提出一种基于LOF和SVM的配电网线变关系数据校验方法。对于待校验配电线路,从用电信息采集系统提取其配电变压器最近一段时间的电压序列数据,当变压器A、B、C相电压不平衡时将其电压值归算为等效电压;基于不同变压器电压序列之间的相关距离,计算每台变压器的LOF值;统计变压器LOF值在不同区间出现的频率并作为变压器输入属性,将其线变关系数据是否正确作为其输出属性,采用支持向量机构建变压器线变关系数据研判模型,研判变压器的线变关系数据是否正确。经过验证,该方法可快速有效地校验配电网线变关系数据是否正确,有较大的推广应用价值。     

基于树增强朴素贝叶斯分类的台区关口表挂接关系在线校验方法

针对台区关口表挂接关系人工现场核查耗时耗力的问题,提出基于树增强朴素贝叶斯分类的在线校验方法。对于一个台区,首先从用电信息采集系统提取台区用户和变压器(关口表)的电压曲线;接着,分别计算一段时间内每个用户与变压器三相电压曲线之间的相关系数;然后,统计所有用户相关系数在不同区间的分布数量;最后,以台区用户相关系数在不同区间的分布数量为输入属性特征,以台区关口表挂接关系是否正确为输出属性,采用树增强朴素贝叶斯模型构建台区关口表挂接关系在线校验模型。该方法在某地市电网公司试运行,其应用效果表明,可有效提升台区关口表挂接关系数据的正确性。     

基于局部离群点检测的低压台区用户窃电识别

针对低压台区反窃电工作效率低、成本高的问题,提出了一种基于局部离群点检测的低压台区用户窃电识别方法。首先,基于线损特征搜寻与待检测台区最相似的k个最近邻台区;接着,基于k个最近邻台区的线损率分析待检测台区某段时间线损率是否异常,若线损率异常计算该台区所有用户该段时间负荷曲线之间的离散Fréchet距离;最后,基于离散Fréchet距离计算台区每个用户负荷曲线的局部离群点因子,同时采用邻域查询优化技术提高计算效率,局部离群点因子越大的用户窃电嫌疑越大。该方法输出待检测台区所有用户窃电嫌疑度排序,只需要检测排序靠前的用户即可检测出大部分窃电用户,大大提高了反窃电工作效率。     

基于PSO的配电网运行效率优化策略研究

通过闭合操作控制配电网中的分段开关和联络开关,改变配电网的拓扑结构,可提高配电网的运行效率。分布式电源出力的调节可改变线路上的潮流,从而影响配电网的运行效率。从运行优化的角度提出配电网运行效率优化的方法,主要有网络重构和分布式电源出力调节。将DG有功出力和配电网开关的状态作为控制变量,以系统网损和负荷均衡为目标函数,研究了配电网运行效率综合提升手段。