基于数据驱动的中压配电网负损诊断系统设计与研发

负损是困扰配网管理的一大难题,成因复杂,传统方法难以有效地识别和诊断。文章提出分时精益化线损计算方法,在此基础上,构建中压配网负损诊断系统,利用海量营配数据的融合及挖掘分析,有效识别计量误差、表底缺失、转供操作和线变关系异常等负损成因。针对线变关系异常,提出智能修正建议,并通过“馈线-配变功率堆叠图”可视化技术,实现互动式诊断。实际案例证明了所提诊断方法的有效性,系统已在江苏全省推广应用并取得显著成效。

基于异常点检测和改进kNN算法的台户关系辨识方法研究

台户关系识别是电网公司实现营配贯通的基础。为此,提出一种基于异常点检测和改进kNN算法的台户关系辨识方法。首先,利用局部异常因子算法剔除不属于待辨识台区的用户,保证待辨识台区和用户具备映射关系。然后,对传统的kNN算法进行改进,避免k值选取带来的过拟合或训练误差较大等缺陷,提升算法的准确性和鲁棒性,最终实现台区用户的有效辨识。算例分析表明,所提的台区用户辨识方法能够准确有效识别台户关系,且更适合实际辨识工况。