基于自编码器与时域卷积神经网络算法的配电网线损分析

复杂的配电网环境中存在线损计算精确性、实时性不足的问题,因此提出基于循环神经网络自编码器改进的TCN-BiGRU配电网线损预测方法。选用擅长处理时间序列的TCN神经网络模型作为主干特征提取网络,在TCN中融入BiGRU单元以有效解决梯度消失问题。在此基础上,结合循环神经网络自编码器对线损异常值进行无监督分类并标记,通过softmax损失函数预测线损率异常原因,并制定相应降损措施,同时利用改进后的TCN-BiGRU算法对线损进行预测及成因分析。实验结果表明,与传统的配电网线损预测方法相比,该线损预测方法的均方根误差相较于传统的EMD-LSTM与PSO-CNN算法分别降低了0.03699和0.00402,在线损成因分析方面的准确率相较于ResNet50与DBN-DNN算法分别提高了1.500%和5.841%,为分布式电源接入后配电网节能降损、实现电网双碳目标提供了科学的参考依据。

基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林算法的低压台区线损异常辨识

为精准识别台区的线损异常,保证配电网经济、稳定运行,针对台区线损的异常情况,提出一种基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林(robust random cut forest,RRCF)算法的台区线损异常检测方法。首先,运用二阶聚类将台区不同的运行工况进行聚类,将相同工况的线损节点归并,然后将各类工况的节点线损数据导入RRCF算法中分析,通过删除和插入样本节点,并对插入节点后评判模型的复杂度进行计算,得到线损异常节点的评分值,进一步找出线损异常的节点。最终,通过有关实例验证所提方法的准确性与有效性。

基于用电信息采集数据的低压台区异常线损诊断新方法

低压配电网台区的线损分析对发现和解决异常线损问题,减小用电损失以及用户的精细化管理具有重要意义。文章基于全事件用电信息采集系统采集的真实台区数据,提出了一种新的低压台区线损诊断方法。该方法利用电网诊断规则对所采集的原始数据进行质量分析,并通过对台区线损特征地提取和分类,建立了基于电压信息的二分K-means聚类诊断算法和基于电量信息的全局搜索诊断算法,实现了对台户异常电能表的快速定位及台区线损异常的治理。通过剔除异常电能表和实际检验表明该方法具有较高的准确性和一定的实用性。

基于拓扑识别的低压台区线损异常原因分析

低压台区直接与用户连接,数量巨大,现阶段由于接线复杂,拓扑缺失,中间节点缺乏量测点等问题,低压台区线损原因判定困难。提出一种基于拓扑识别的低压台区线损原因分析方法。利用变户关系识别结果判定是否存在户变关系错误影响;利用相户识别结果,判定是否存在三相不平衡和主干线问题影响;利用用户链路关系识别结果,判定是否存在分支线问题和用户窃电问题,并能定位可能存在问题的分支线。所提方法仅需要低压台区量测点的电压、电流、功率数据,利用低压拓扑连接关系,层层推导线损问题原因,将线损问题细化至用户和用户之间的分支线上,实现问题的精准定位,可有效减少运维人员的检修工作量。

低压配电台区线损异常及应对措施探究

伴随着经济的高速增长,电力系统面临着全新的发展机遇。由于电力极易对人们的生产生活产生影响,为此,电力问题也得到了社会各界的广泛关注。现阶段,在我国电力系统的运转过程中,关于低压配电台区的管控与修复,时常出现较多有待解决的实际问题,不仅会对相关产业造成影响,更会干扰国民的日常生活。简要阐述开展低压配电台区线损管控的意义,分析引发异常问题的成因,体现在供电线路、线损管理、装置设备等方面,并重点讨论关于线损异常的应对措施。

台区损耗异常因素及处置分析

阐述针对导致台区损耗异常的原因,提出低压台区损耗异常处置措施,包括设备故障的精准定位与迅速修复、线路质量的全面监测与智能升级、完善管理责任与提升管理效能。

台区线损治理问题与措施分析

阐述针对台区线损产生的原因,包括设备老化、管理不善及窃电的因素,从档案信息完整性核实、总表集中器功能检测、漏电与窃电情况调查、台区技术线损率评估方面,提出台区线损治理措施。

台区线路损耗抑制的方法与应用

由于电能之间的传输不可避免地产生损耗而产生相应的经济损失,因此如何降低线路损耗是一个至关重要的问题。文章根据线路损耗产生的原理对其抑制进行了原理说明,并提出了降低存量台区和建改台区线损的方案,最后用几个案例证明了所提方法的可行性。

低压配电台区线损异常检测与治理方法

常规的配电台区线损异常检测特征捕捉采用周期提取的形式,提取的精准度不高,增加了误检频次。为解决这一问题,提出低压配电台区线损异常检测与治理方法的设计与分析研究。首先,根据测试需求进行异常数据采集。其次,采用多点位的方式提取精准度,实现线损异常特征的多点位提取。最后,构建多传感台区线损异常检测模型,采用频谱持续追踪与线损耗平衡修正的方式来实现异常处理。测试结果表明,文章设计的多传感低压配电台区线损异常检测与治理方法具有高效性、灵活性,检测适应性强,具有较好的应用价值。

低压台区线损类型及治理措施分析

低压台区作为末端供电单位,涵盖了大量的低压用户、低压配电线路、低压采集器、低压集中器等相关辅助设备,具有用户数量多、覆盖面积广、涉及环境复杂特点。低压台区线损是电力企业节能降损增效的重要组成部分,为此梳理了理论降损、技术降损和管理降损的具体方法,并给出了具体的治理措施。

公用台区线损形成的原因与降损对策分析

阐述针对低压公用台区线损形成的原因,探讨低压公用台区降低线损对策,包括提高电能计量装置的准确度、对电网设备进行合理改造、加强电网设备的运维管理,以提高电能的有效传输与分配效率。

台区线损异常分析诊断筛查方法研究

随着我国电力行业的不断发展,人们对于电能的需求量逐渐加大,为了更好地满足客户的需要,需要不断地采用各种新的技术方法来改进电力系统工作状态。电力用户用电信息采集系统和业务双向交互平台共同构成一套智能用电大数据。基于此,本文分析了台区线损智能诊断原理和目标,并对影响台区线损合格率的因素以及台区线损异常分析诊断筛查方法进行了分析,提出了应对低压台区线损异常状况的管控与改进策略。

分相分段法在台区线损控制中的应用

阐述基于分相分段法的台区线损治理特点,探讨分相分段法在台区线损治理中的应用策略,包括精准监测提高损耗识别效率、优化配置提升供电可靠性、智能调控增强系统响应能力。

公用台区线损原因与降损措施分析

阐述通过对公用台区线损原因的分析,提出降损措施,包括规范业务流程、加强技术降损、完善管理机制、采用技术降损,从而降低线损对供电质量和可靠性的影响,保证用户电压的稳定。

电力台区线损的异常与应对措施分析

阐述配电台区线损异常的原因,包括设备老化、线路老化、不规范的用电行为。从加强线路检查、设备管理、用电管理方面,提出应对配电台区线损异常的策略。

基于物联网技术的台区线损管理方法研究

利用物联网技术可以有效识别和管理所连接的物品。在台区线损管理过程中利用物联网技术,有利于创新线损管控模式,且对企业降损工作起到指导作用。文章结合台区线损管理过程中存在的问题,提出基于物联网技术的台区线损管理方法,并进一步完善基于物联网的台区线损管理系统,利用SSM框架开发并建立模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)3层模式的软件功能模型,以充分发挥物联网技术的优势,全面管理台区线损。同时,利用梯度提升决策树计算台区线损率,准确判断台区的线损率。此外,设计台区线损率异常原因检测系统,通过信息平台协同系统各组件,确定出现异常线损率的原因。

一起窃电引起台区负线损率的案例分析

台区线损治理是供电企业一项长期的重要工作,台区高线损率和负线损率是台区线损治理过程中较为常见的问题。在台区线损治理工作中,用户窃电是引起线损率升高的重要原因之一,也是较为常见的现象,但窃电引起台区负线损率的问题较为少见,也容易被忽视,现结合实际案例进行分析。

HPLC技术在智能电网台区同期线损监测中的应用

阐述数字化供电系统中的台区同期线损管理现状和特点,探讨基于宽带电力线载波通信HPLC技术的数字化台区同期线损监测步骤,并通过案例验证其有效性。

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。

基于趋势分析的变电站设备异常检测方法

基于时序数据的趋势分析方法,提出一种基于趋势分析的电力设备绝缘性异常检测方法,以解决变电站电容型电力设备异常的实时检测问题.首先,用在线监测获得的介质损耗因数数据,通过对监测数据流进行合理分割,采用最小二乘法将其拟合成直线;其次,基于拟合直线特征值进行异常趋势的检测分析;最后,获得电容型设备的绝缘性异常检测结果.根据对变电站电容型设备实测数据的分析判断,验证了该方法的有效性和实用性.