基于数据挖掘技术的台区线损 智能诊断研究及应用

本文围绕台区线损异常治理效率低、降损成效弱、异常监测难等问题,依托营销SG186系统、用电信息采集系统等海量数据,运用聚类算法和关联分析法,进行静态与动态数据的集成整合与优化,实现对台区数据信息的深度挖掘;通过搭建阶梯化线损管控模型、线损评估与智能诊析模型和线损治理配型库,开发台区线损"慧诊"助手开发应用,可实现"一台一策"台区线损管理的快速诊断决策与智能管控。     

基于数据挖掘技术和聚类分析算法的台区线损分析模型研究

台区线损的分析,能够有效保障电网的电能质量。利用模糊C均值聚类的数据挖掘方法,构建模型对台区的线损进行预测,从实验结果可证明该模型具有很好的预测效果,模型的训练均方误差结果为30675,而预测的均方误差结果为00322。分析考虑了预测模型的影响因素,从结果上可以看到,增加输入变量个数和样本点个数,能有效提高模型的训练效果,预测精度也趋于稳定。在模型中综合考虑了售电量、功率因数、季节等其他影响因素,预测精度尽管稍微有所下降,但还是能满足预测的要求,证明了该模型的可行性。     

基于物联网技术的台区线损管理方法研究

针对台区线损管理中出现的故障,提出了基于物联网技术的台区线损管理方法,设计了基于物联网的台区线损管理系统,采用SSM框架开发,获得合适的MVC三层模式的软件功能模型,并采用物联网技术实现台区线损的全面管理。利用梯度提升决策树(GBDT)的方法对台区线损率进行计算,实现台区线损率异常的判断。最后设计了台区线损率异常原因检测系统,通过综合信息平台实现系统各组件之间的协同工作和各层次上的集成,完成线损率异常的原因检测。测试结果表明：模拟并发用户达到280户时,系统操作最大响应时间仅为1.1 s,并且在系统漏洞测试中,实验次数达到14次时系统的漏洞个数为0。     

合理选择变压器和导线降低台区线损

电力事业的大力发展，促使电能与人们的日常生活联系更为紧密，如何高效、安全、稳定的输送电能，提高电力企业的经济效益，已经成为当前相关行业普遍关注的重点，故文章就合理选择变压器和导线，有效降低台区线损进行了分析。     

基于遗传算法的低压台区线损计算研究

在传统的电路理论分析的基础上,利用深度优先节点定义法,辅之先进的人工智能算法,设计了一套完备的理论线路损耗计算策略,可实现在有限测点数据的条件下快速、准确地计算电网中的线路损耗,并开发搭建智能化台区线损治理工具,为线损管理人员开展台区线损监测和治理提供技术手段,提高线路损耗计算分析的智能化水平。     

营销台区管理降低台区线损

1应用营销台区管理降低台区线损的必要 配电台区的线损管理水平综合反映和体现了电力系统规划设计、生产运行和经营管理的水平,是电网经营企业的一项重要经济技术指标。配电台区线损过高,主要可分为两大类：技术原因产生的技术线损及管理原因产生的管理线损。技术原因包括供电半径不合理、配网供电线径小、无功补偿容量不足、相间负荷分配不合理、计量点装置配置不合理等原因。而管理线损则主要包含日常营销专业管理不到位所带来的线损,如抄表问题、反窃电不力等。     

基于物联网技术的电力线损检测与预测模型研究

<正>为了让线损管理水平、检测水平得到进一步提高,从物联网技术电力线损检测工作入手,打造出多层次的检测系统,强化数据收集,监测异常数据,实现精准的故障定位,并借助海量数据和网络拓扑结构,实现电力线损预测,从而让国家电力网络稳定运行。     

浅谈降低台区低压线损的技术措施

台区低压线损是电网经营企业的一项重要考核指标,线损是电能量在传输和配送过程中从电源点出线开始到终端用户电能表之间所产生的电能量损失.线损率高低能充分体现供电公司的生产管理水平、营销经营水平.本文介绍了一套行之有效的降低台区低压线损的实施方案和管理办法.     

基于知识图谱的台区线损异常分析

电网公司的基本职能之一是提供安全可靠的电能,而线损率是衡量电能质量及电网经济效益的核心标准.能够及时发现并解决台区线损异常是电网公司关注的重点.近年新兴的知识图谱技术能够清楚地描述实体之间的关系,并能将复杂的自然语言转化成脉络清晰的三元组,因此,可将知识图谱技术运用到台区线损异常原因判断中.根据电网信息系统中的电力数据...     

基于聚类算法的低压台区线损分析方法研究

针对低压台区损耗在电网总损耗中所占比重比较大的现状,提出一种基于聚类算法的低压台区线损分析方法。介绍线损分析流程,根据台区日均线损率、线损率变异系数、三相不平衡、功率因数异常等4个维度特征值构建线损分析模型,并通过实际算例验证了该方法的可行性。     

基于Stacking集成学习的有源台区线损率评估方法

人工智能及机器学习的发展,为有源台区线损率的评估提供了崭新的思路。文中提出一种基于Stacking集成学习的有源台区线损率评估方法。首先,从特定系统中提取有源台区数据,采用互信息等方法处理数据中异常值,并建立电气特征指标体系。然后,考虑传统的机器学习与不同思想的集成学习算法之间的差异,综合线性模型与非线性模型,选择线性回归算法、随机森林算法、GBDT算法作为基学习器,构建多算法融合的Stacking集成学习模型。最后,以某省有源台区数据为例,验证了所提方法的准确性和有效性。     

数据挖掘技术在变压器故障诊断中的应用

为克服支持向量机在求解二次规划问题时运算过程复杂、计算时间过长、收敛速度缓慢的问题,提出一种基于加权最小二乘的SVM变压器故障诊断方法,并通过粒子群算法对参数进行优化,可以充分保证计算速度和较高故障判断精度。实例分析验证了该模型能确定变压器故障种类,且具有较高的正确率。     

基于光声光谱法的变压器在线监测技术研究

针对现有电力变压器油中的溶解气体浓度低和复杂的外部干扰信号等问题,监测系统在小信号测量和提取方面存在很大的困难。文中基于光声光谱法原理,提出一种对变压器油中气体进行在线监测的技术方案。通过实验,分析和比较了不同电压、不同时间的变压器油中溶解气体数据,确定故障类型。实验结果表明,光声光谱法可以快速检测出变压器油中溶解的故障气体。该研究为我国电力变压器在线监测技术的发展提供参考和借鉴。     

基于随机森林算法的台区合理线损率估计方法

线损管理是电力公司的重点管理内容之一,低压电网普遍采用分台区的管理手段。供电侧数据缺失和营销抄表日期冲突导致的线损率缺失是电力公司线损系统中台区线损数据存在的主要问题。为此,提出了一种涉及多源数据的基于随机森林算法的台区合理线损率估计方法。从线损系统、生产管理系统和营销系统中提取台区、变压器和用户相关数据,建立台区特征数据库;对台区进行聚类分析,并在此基础上建立决策树分类模型和随机森林估计模型;利用上述模型估计台区线损率。以上海电力公司实际数据为例,计算结果验证了所提方法的可行性;并将所得结果与线性回归模型和回归树模型的估计结果进行比较,表明所提方法性能优越。     

基于GPRS通信技术的配变数据传输

介绍了一种基于通用分组无线业务（General Packet Radio Service,简称GPRS）的配变数据通信模型,论证了GPRS技术应用于配变监测系统的可行性,提出了GPRS应用于配变监测系统的总体方案,分析讨论了通信网络的构成方案、GPRS无线终端的实现方案、集中监控主站系统的方案。     

基于实际线路结构的低压电网线损计算

针对现行低压台区线损计算中过多等效带来的计算误差,介绍了一种基于实际线路结构的计算方法。该方法的核心思路在于将实际的线路参数信息与拓扑分析相结合,划分三种已知信息的类型,在台区首端负荷已知的条件下最大近似程度地推算实际负荷走向,推导出全台区各支路电流的数学表达方式,从而掌握台区各支路的有功损耗情况,进而得到全台区的线路有功损耗。同时,对算法的计算机实现进行了详尽的介绍,并通过具体算例证明该算法的优势与可行性。     

基于实际线路结构的低压电网线损计算

针对现行低压台区线损计算中过多等效带来的计算误差,介绍了一种基于实际线路结构的计算方法.该方法的核心思路在于将实际的线路参数信息与拓扑分析相结合,划分三种已知信息的类型,在台区首端负荷已知的条件下最大近似程度地推算实际负荷走向,推导出全台区各支路电流的数学表达方式,从而掌握台区各支路的有功损耗情况,进而得到全台区的线路有功损耗.同时,对算法的计算机实现进行了详尽的介绍,并通过具体算例证明该算法的优势与可行性.     

基于数据挖掘技术的中长期负荷预测方法

电力负荷预测能对电网的合理规划起到指导和决策作用.本文使用数据挖掘技术对南通地区进行中长期负荷预测,首先通过聚类分析对南通地区所有馈线数据进行分类,并运用相关性分析和灰色关联分析定量地分析外界因素对负荷变化的影响程度;其次使用影响性强的因素作为神经网络的输入,建立基于聚类的径向基(RBF)神经网络模型,得到负荷预测结果;最后与不考虑聚类仅使用RBF神经网络的预测模型进行对比,实验结果表明,基于聚类的RBF神经网络模型更先进,显著提高了负荷预测精度,达到了保障供电可靠性的目的.     

综合降损和改变供电位置对台区线损影响的分析

采取综合降损措施和改变供电位置来分析线损的变化,从而得出正确的降损措施来降低低压台区的线损。     

采用负荷电量计算低压配电台区理论线损的牛拉法

为计算低压配电台区理论线损和利用远程自动抄表系统提高管理线损水平,提出一种采用负荷电量计算低压配电台区理论线损的牛拉法。该方法基于等值电阻法和用户电能表实抄电量,通过引入线路负荷曲线形状系数与平均负荷电流的关系和三相负荷不平衡线损修正系数建立以台区理论线损为变量的数学模型。给出了运用牛拉法求解该模型的实现过程。算例分析表明,提出的方法不仅能够计算低压配电台区的理论线损,而且能够为识别不明线损提供信息。