基于数据驱动的电力系统异常事件检测研究

为提高电力系统异常事件检测的有效性,提出了一种基于数据驱动的电力异常检测模型。为减轻通信系统的数据传输负担,设计一种不等间隔压缩与重构方法。为测量任意母线之间动态特性的综合相似性,利用基于主成分分析的相似性搜索方法来处理PMU数据之间的相关性。同时,基于可达距离对某一区域电力系统中的异常事件进行有效检测。以某省电力系统PMU记录的数据为例,对所提模型进行验证。结果表明,所提模型能够有效对数据进行压缩,压缩后的PMU数据与原始PMU数据非常吻合,且数据大约压缩到原始规模的10%,可大幅度减轻通信系统的负担。与等间隔压缩法相比,所提不等间隔压缩方法重构误差明显较低,鲁棒性更优。

基于计算智能的窃电检测模型研究

为提高电力用户行为分析效率以及窃电检测准确率,提出了一种将无监督学习和有监督学习相结合的窃电检测模型。首先,基于Wasserstein距离、相似性约束和真实约束,训练生成对抗网络,生成符合窃电特征的高精度测量数据。其次,为了提高相似性度量的有效性,在相似性度量过程中综合考虑了数值特征和形态特征,并采用动态时间扭曲(DTW)度量形态特征的相似性。最后,综合考虑待测曲线的数字特征、形态特征以及特征曲线,将平衡数据集带入模型进行训练,从而准确识别非法窃电用户。在试验阶段,以某电力公司提供的电力数据为例,对所提模型进行验证。试验结果表明,所提模型可以有效提高算法的分类效果和迭代时间。该模型为电力部门分析用户用电行为以及窃电检测提供了借鉴。

负荷终端在低压配电网电压监测中的运用

随着经济的发展,农村的用电需求量与日俱增,但农村电网的运行以及改造却相对滞后。农村地区的电能供应经常会出现低电压的情况,抱怨电压低的工单数量居高不下。采用负荷终端作为监测低压用户电能质量的工具,应用于现场用电检查,科学有效地处理客户诉求,为低压配电网改造提供了有效依据。现针对博罗供电局电压低抱怨多的现状,提出将负荷终端应用于低压配电网电压监测,其可行性、合理性已在实际应用中得到了证实,且具有良好的可操作性。

浅谈降低线损的几点措施

本文针对博罗供电局的现状，从技术措施和管理手段两个方面论述了降低线损的几个措施，本文提出的技术措施和管理手段的可行性、合理性已在实际配电网规划及应用中得到证实，具有良好的可操作性。

志稿校对刍

做好志稿校对应注意 :首校稿应尽量安排给撰稿者校对。改动原稿须持慎重态度。据实际情况采用适宜的校对方法 ,至少校对三次。