基于梯度算法的低压台区线损异常实时检测方法

针对传统线损异常检测方法缺乏规范的体系、智能化程度较低,为电网台区带来一定风险的问题,提出基于梯度算法的低压台区线损异常实时检测方法。利用数据挖掘算法挖掘低压台区线损异常数据,作为检测方法的数据支持,通过预处理线损异常数据恢复缺失值,引入梯度算法得到用于识别线损状态的梯度计算公式作为检测依据,建立一个低压台区线损异常实时检测模型。实例应用结果表明,该方法可准确识别低压台区线损异常原因,且具有96.6%的异常检测查全率。

数据挖掘技术在计量自动化系统业务中的应用探讨

计量自动化系统是现代智能电网核心构成部分,承担着电能数据采集、分析以及处理的重要功能。电网系统中的计量自动化终 端能够实现“发电、供电、配电、售电”整个过程的数据采集与监控,同时具备远程抄表、用电监测、负荷控制等功能。将数据挖掘技术 应用于计量自动化系统中,能够提升系统对数据的处理和分析能力,为供电企业决策提供更加精准的数据支撑。

基于一体化模式的电能计量资产管理工作研究

在供电企业管理中,电能计量资产管理是非常重要的一项工作,关系到电力营销管理工作的正常开展,影响供电企业的整体效 益。本文就智能化背景下基于一体化模式的电能计量资产管理工作展开了研究,仅供参考。

电能表检定装置异常状态识别方法

电能表检定装置是检测直流电能计量设备(电能表)计量精度的器具,由于检定装置长时间处于高负荷运转状态,很容易造成故障,因此需要周期性对检定装置异常状态进行识别,诊断出检定装置运行故障,为检定装置检修提供有力的数据支撑。现阶段,电能表检定装置异常状态识别的传统方法已经无法满足实际需求,为此,本文提出基于SNR算法的电能表检定装置异常状态识别方法。