关联驱动下配电网同期线损异常数据辨识

配电网同期线损数据的可靠性对于有效实现电网降损与节能是非常关键的,辨识异常数据能够提升配电网同期线损数据的可靠性。为此,设计了关联驱动下配电网同期线损异常数据辨识方法。采用基于多值属性的关联规则挖掘算法,挖掘配电网同期线损数据。利用改进小波阈值去噪算法,对挖掘的配电网同期线损数据实施去噪处理。基于K-means聚类算法、改进型萤火虫算法与聚类可靠性评估指标,设计线损异常数据辨识模型,实现配电网同期线损异常数据辨识。测试结果表明,设计方法的平均误辨识点数和漏辨识点数分别低于10个和5个,平均相对辨识误差保持在1.0以下,具有较好的同期线损异常数据辨识性能。

基于“秩和”近似相等特性的同期线损异常数据辨识方法

针对目前同期线损系统接入数据海量,异常数据难以辨识的问题,提出了基于“秩和”近似相等特性的同期线损异常数据辨识方法。首先引入“秩和”差异理论,分析无异常数据情况下,同期线损与理论线损差异电量的“秩和”近似相等特性;然后分析存在异常数据时的“秩和”差异特征。基于此,改进传统α阈值仅考虑误判率的弊端,提出α∩β阈值计算方法,综合考虑误判率和漏判率对异常数据辨识的影响,可判断出同期线损数据集合中是否存在异常数据;在此基础上,建立同期线损异常数据辨识模型,进一步判断异常数据的位置;最后以甘肃实际运行数据为例进行仿真,验证该文所提异常数据辨识方法的有效性。

基于数据特征的配电网同期线损异常辨识方法

当前配电网同期线损异常辨识方法存在辨识结果不精准的问题,提出了基于数据特征的配电网同期线损异常辨识方法。确定配电网同期线损数据正“秩和”与负“秩和”近似相等特征关系,分析配电网同期线损异常情况,动态管控配电线路。构造密度指峰函数,避免出现相距较近的聚类中心,聚类数据特征向量。计算待辨识向量与实际向量之差,构建支线回路关联矩阵,判断数据是否为异常数据,实现配电网同期线损异常辨识。实验结果表明,所提方法的异常数据变化曲线与实际异常数据变化曲线一致,且在0~8、0~9支线上,只存在1个异常数据辨识误差,具有精准的辨识结果。

新能源电力配电网日同期线损异常检测仿真

传统异常数据检测算法在面对海量日同期线损时,检测准确率低且稳定性弱,无法有效的检测出异常问题数据。为提高新能源配电网中日同期数据异常检测的有效性,本基于“源-荷-储”新能源智能配电网系统模型,提一种出将日同期线损差序对比和异常极值判断相结合的DAO日同期线损异常值检测算法。算法首先通过系统建模估算配电网各设备功耗模型,提高同期线损理论计算的准确性;然后通过设置时间尺度,完成IMS同期线损数据的预处理,提升模型构建的时效性;接着以日同期线损理论值与测量值的差序数据为基础,构建AVP差值评估模型,完成序列数据异常判断;最后通过设置序列区域半径与邻异常极点阈值,完成异常数据位置判断。数据异常检测仿真结果显示,较其它五类基线算法相比,DAO算法在测试集中的P、R和F1参数分别平均提高6.24%、7.35%和6.83%,表明DAO算法的检测准确率更高,稳定性更强。综上所述,DAO日同期线损异常数据检测算法通过异常判断与位置极值判断两步走,有效的提高了算法检测的精确性与鲁棒性,在计算机仿真与配电网运维领域中具有重要的研究意义。

基于多维特征的电网海量日线损数据异常识别研究

鉴于现有线损数据异常识别方法无法判断异常线损原因,且查全率低等问题,提出了基于多维特征的电网海量日线损数据异常识别方法。融合各类电力运行数据,组建多维特征日线损数据异常溯源模型,使用皮尔逊相关系数计算不同线路间变压器与电压的关联性,明确线损异常原因;归一化处理日线损数据,引入时间离散度理念评估线损异常程度,利用神经网络学习获得负荷变化下线损数据异常计算模型,输入不同节点负荷值完成日线损数据异常识别操作。仿真实验结果表明,提出方法可以判断异常线损原因,并且异常识别查全率高达94%,提升了电网海量日线损数据异常识别准确性,解决了线损数据异常计算的偏差问题。

低压台区同期线损异常分析方法与应用

经济发展促进了电力行业的发展和进步,促使低压台区同期线损异常分析成为一项关键任务。线损是指在电力输配过程中因为电流通过导线、变压器等设备而产生的热量和电磁能量的消耗现象,线损率的高低直接关系到电力系统的经济效益和供电质量。鉴于此,文章就低压台区同期线损异常分析的方法展开研究,这对于提高电力系统运行效率、降低能源消耗具有重要意义。

同期线损系统中的数据分析

阐述同期线损系统中的大数据分析技术,及其在反窃电中的应用,提出数据驱动的窃电行为识别模型、实时监测与预警系统构建、跨域数据整合与分析优化方案。

基于分割区域的配电网异常线损数据辨识与修正

针对配电网线损管理中基础数据异常和冗余量大的问题,提出基于分割区域的配电网异常线损数据辨识与修正方法。考虑终端数据存在冗余量,利用卡尔曼滤波算法对终端冗余数据进行融合,再遍历配电网各线路节点配电变压器,采用局部异常因子算法检测运行数据;基于配电网拓扑关系,采用GN(Girvan-Newman)算法对异常节点进行区域分割;通过分析分割区域邻近节点量测数据和不平衡度指标,动态调整区域边界,直到分割区域满足估计的可观性条件,得到分割区域最终划分结果,并基于区域内节点量测模型、约束模型和估计模型求解异常数据。最后,以西北某省10 kV什新线、什金线为算例进行分析验证,结果表明所提方法可有效实现配电网异常线损数据的辨识及修正。

配电网线损异常数据的辨识与修正方法

提出一种针对配电网线损异常数据问题的多级辨识与修正方法。首先,运用基于DBSCAN-新息序列算法做初级辨识,识别出异常数据和可疑数据,进而根据线损数据的时间惯性对可疑数据进行二次辨识以减少误判率;然后,采用改进的LSTM算法对异常数据进行修正;最后,在IEEE-69节点配电系统中应用甘肃临夏某配电台区的实际线损数据验证了所提方法的有效性。

35 kV及以上分线同期线损管理与采集运维消缺研究

受线损和设备运行状态的影响,线路的运行性能偏低,为此,提出35 kV及以上分线同期线损管理与采集运维消缺研究。构建35 kV及以上分线同期线损数据的影响因素序列曲线,并根据实际线损数据状态调整对应的状态因素参数,分别从电力线路、三相平衡、用电负荷状态角度入手,实现对采集运维的消缺处理。结果表明,设计方法下的线损电量下降了80 MW,对应的功率因数达到了0.95,且线损率仅为20%,电压不平衡度下降了3%。

同期线损异常特征的电网降损在线监测系统

为有效监测配电网输电线路同期线损状况,降低电能损耗,保障配电网降损监测效果,设计了考虑同期线损异常特征的配电网降损在线监测系统。系统通过数据感知层采集配电网电力数据,通过网络通讯层上传到监控中心;利用电量监测数据获取模块配置的SCADA、DMIS与GIS配电运行设备,及时接收监测数据;利用线损模块计算线损后,将数据存储至异常监测数据库。实验结果表明,该系统可以有效监测配电网输电线路同期线损,监测结果与实际线损值接近,且系统监测损耗较低,降损监测效果较好。

基于大数据的配电网运行线损异常诊断模型构建

该文针对当前配电网运行线路损耗异常无法甄选异常候选集且诊断不精准的问题,构建配电网运行线损异常诊断模型。采用了一种新的自适应函数,获取最小碰集的线损电量。通过长短时记忆网络方法预处理线损电量数据,获取日线损序列。结合最小二乘支持向量机将序列转变为优化求解问题,通过求解参数构建线损异常诊断模型。计算测试结果与实际结果之间线损误差,确定线损严重程度。由算例仿真结果可知,该模型线损电量统计结果与实际数据存在最大为0.1 MW的误差,说明使用该模型诊断结果精准。

基于同期线损的低压配电线路电量异常监测系统设计

为了保证低压配电网稳定运行,降低配电线路电能损耗,设计一种基于同期线损的低压配电线路电量异常监测系统。以Visual C^(++)为开发语言,系统实时检测模块包含多串口单片机的数据接收器。数据接收器经总线RS-485采集智能电表的电量数据信息,通过GPRS网络传输器将电量数据信息传送至线损模块。线损模块计算线损处理服务器利用改进等值电阻法计算低压配电线路同期线损,提取出电量异常线路,并利用数据库表显示线损分析结果。通过监测结果发布模块的终端服务器主机,呈现并预警低压配电线路电量异常监测结果。经实验结果验证,该系统可以实现同期线损的精准监测,实现电量异常监测和电量异常线路可视化预警。

低压台区同期线损异常分析方法与应用

低压台区线损管理点多面广,涉及档案拓扑、采集计量、营配贯通等诸多因素,系统数据分析和现场情况核查难度大。为了研究影响台区线损管理的因素,梳理了台区线损管理中的高频缺陷,归纳了各类数据分析手段,提出了基于功率因数、倍率还原的缺陷分析方法,并结合典型案例验证了分析方法的实用性。

基于大数据的配网同期线损监测分析

电网系统在现代的社会活动中发挥着越来越重要的作用,供电企业为了提升对电力电网参数的管理水平,在电网系统中引入了大数据。大数据的应用是以电网系统的电力设备为基础,通过利用在电力设备中采集到的电力信息参数作为数据基础,实现电网数据信息的交互以及电网系统状态的监控。通过对配电网同期线损监测方面的数据信息融合进行分析探究,旨在提升电网系统的数据和信息化水平。

基于大数据的配电网运行线损异常诊断研究

针对配电网运行过程中出现的线损异常问题,提出了一种基于大数据技术的线损异常诊断方法。阐述了线损异常诊断的原理和方法,并深入探讨大数据技术在配电网线损异常诊断中的应用,包括数据采集、数据预处理、特征提取、建模和诊断等环节。通过实验,验证该方法的可行性和有效性,为配电网线损异常的诊断和治理提供了一种新的思路。

基于数据融合共享的同期线损管理系统建设

在长期运行过程中,电网会出现不同程度的线损情况,而线损会影响电力企业的经济效益,只有加强线损管理才能够减少资源浪费与经济损失。文章利用调查法、文献资料法等方法对基于数据融合共享的同期线损管理系统进行了研究与探讨。在探究过程中发现,在建设同期线损管理系统时应坚持标准统一、数据统一、数据共享、数据挖掘等原则,且需要构建系统保障体系、优化系统结构、完善系统功能、提高线损四分管理水平、提高中低压营配调数据质量,从而完善同期线损管理系统。

基于大数据的配网同期线损监测分析

本文通过对大数据在配电网同期线损监测中的概念和定义、技术特点和优势以及应用场景和案例进行综述,详细介绍了基于大数据的配电网同期线损监测的技术和方法,包括数据采集、处理、挖掘和分析等关键技术。同时,对基于大数据的配电网同期线损监测分析方法的应用和效果评估,以及分析结果的解读和应用进行了探讨。此外,本文还分析了基于大数据的配电网同期线损监测面临的挑战和未来发展趋势,并提出了未来研究方向和发展建议。

大数据在配电网同期线损精益化管理中的应用

在配电网运行过程中必然会产生线损,对于线损的管理直接体现一个地区电网运行和管理能力,在线损管理过程中,需要对线损进行精确预测,能够精准识别线损的异常情况,为管理人员提供线损管理方案。目前随着智能电网建设加快,智能电表已普及使用,提升了用户用电信息的采集能力,对于配电网的线损管理逐步进入大数据时代,由于传统线损管理方式难以满足大数据技术的数据采集和数据处理的需求,特别是数据缺失的情况下,必然会影响线损数据的准确性。因此,在大数据时代配电网线损精益化管理必须要建立在线损数据基础上,对配电网线损的预测和异常情况判断中,探寻降低线损的方法措施,指导区域配电网线损管理工作的开展。

研究台区同期线损异常数据治理及方法

电力行业经过多年的发展,电力自动化水平已经处于一个相对较高的标准。随着科技的快速发展,在电力行业中,数据的实时采集、传送等各项工作全面推进,这为台区线损管理构建新平台的构建提供支持。在台区同期线损管理中,要针对存在的问题进行分析,采取针对性处理措施,促进台区同期线损治理工作的顺利进行。