基于SVM的台区线损异常数据治理方法

为降低台区异常数据造成的供电服务中线损率较高问题,引进支持向量机(support vector machine,SVM)技术,设计台区线损异常数据治理方法。使用传感器等相关设备,采集台区电力设备运行反馈数据;设定台区线损异常数据的聚类中心,辨识并聚类台区线损异常数据;应用VisuShrink技术,确定数据处理的阈值门限,使用小波阈值法,参照小波系数,重构异常信号,消除信号的背景噪声;引进SVM,设定训练样本集合,采用SVM中的机器学习算法,建立回归函数,辅助SVM的POS参数优化条件,控制空间粒子的粒距,通过对空间异常数据的重构,实现对台区线损异常数据的治理。以某地区大型电力企业为例,设计对比试验。试验结果表明,设计的治理方法在实际应用效果良好,实现将台区线损率稳定在5%以下。

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。

一体化电量与线损管理系统提升配网经济运行率指标应用

围绕国家电网有限公司同期线损配网经济运行率指标考核要求,针对目前线损率监测指标失真问题,提出指标稳控和提升的应对解决方案,经实例应用验证该方案可以提升配网经济运行率指标,为各级市县供电公司配网线损指标提升提供了参考。

基于k-means聚类算法的低压台区线损异常辨别方法

目前电力公司对于台区线损异常的判断是当线损率超过一定阈值时为线损异常,这样的判断具有片面性和局限性。针对如何有效辨别线损异常的问题,在研究聚类算法和线损率数据特性的基础上,提出了一种基于k-means聚类算法的线损异常辨别方法。首先将低压台区线损率进行一次k-means聚类分成3类,然后根据各类数据的数量状况判断是否进行二次分类,最终根据平均线损率的大小、聚类中心的距离等因素,判断该低压台区是否存在线损异常,对聚类结果中线损率高的那一类数据的时间离散度进行分析,得到低压台区线损异常的程度。实验结果证明,该方法具有一定的实际应用效果,可以提高线损异常判断的准确性。

基于UPFC优化10 kV线路高损问题应用研究

针对含小水电电网在丰水期相关变电站的线路线损率过高的问题,对10 kV并网线路加装UPFC以降损调压。首先分析UPFC基本工作原理,分别从无功调节特性、潮流调节特性2方面分析并网线路加装UPFC后在降低线路损耗方面的优越性;然后以甘肃省某供电公司所辖某线路相关变电站为例,对部分变电站中线损率过高的并网联络线路加装UPFC并进行降损研究;最后利用电力系统仿真软件PSASP自定义实现进行仿真验证,仿真结果表明:对10 kV并网线路加装UPFC后降低线路线损率与母线电压的效果显著。研究结果对优化并网线路线损率过高的问题具有指导意义。

低压配电网线损异常智能识别方法

针对传统的低压配电网线损异常识别方法识别效果不理想,提出一种新的低压配电网线损异常智能识别方法。通过联立整体等值电阻、配线等值电阻以及配电变压器等值电阻关系,推导出线损率的计算公式,基于鲁棒尺度的中心化与标准化策略,采用3σ准则与混合高斯模型的数据仿真能力,检测配电网异常点,通过能够反映线损情况的参考标准体系,划分线损异常状态,利用最大期望算法聚类分析低压配电网,依据隐藏变量当前估算数据,推算出似然估算极大值,经过最大化处理,更新模型参数,利用深度网络后向传播神经网络模型,使线损异常得到智能化识别。仿真实验表明,所提方法不仅能够有效识别线损异常,且具有理想的精准度。

一种基于电力大数据的反窃电预测方法

针对传统的反窃电预测方法准确度低的问题,提出了一种基于电力大数据的反窃电预测方法.该方法根据异常规则构造窃电数据样本,引入线损率增长率这一约束条件,使用4种机器学习分类算法分别在电压、电流和功率因数数据集上构建预测模型,将其输出的数据异常用户与线损异常用户相结合,输出疑似窃电用户清单.实验结果表明,该方法预测准确度令人满意,在疑似窃电用户识别方面是高效可行的.

考虑线损率波动异常的反窃电在线监测应用

为在既定供电台区内有效避免用户窃电行为的发生,从而实现对电网支路线损率数值的有效控制,提出考虑线损率波动异常的反窃电在线监测算法。通过统计线损分台区域的方式,确定关键的线损波动量影响要素,再根据线损指标核定条件,实现供电台区内的线损异常情况分析。在此基础上,选取必要的反窃电异常指标,按照评价指标体系的连接形式,确定具体的反窃电处理流程,实现反窃电在线监测。实验结果表明,应用所提监测算法,既定供电台区内用户窃电行为的发生几率明显降低,能够有效控制电网支路的线损率数值水平,符合实际应用需求。

基于多维度可变时空因素的10kV分线线损率异动原因分析

分线线损率计算涉及供电、售电环节和电网拓扑结构,其异动原因复杂且排查困难。本文通过分析影响线损率计算的各个环节时空因素,针对单一线损异动及多重线损异动提出分析及故障排查方法。结合线损工作的历史数据,研究异动的时间影响因素和空间影响因素,根据线损率变化性质确定造成线损率异动的可变因素;定量分析可变因素与线损率的电量数据关系,由此建立不同因素对应的电量变化及线损率变化数据模型;针对单一线损异动和多重线损异动的情况,结合异动后拓扑变化和线损率变化进行电量还原计算,将异常变化规律和还原后的变化规律相结合实现异动原因的精准判断。算例分析验证了所提方法的有效性。

面向信息化时代的台区线损异常治理方法

针对传统线损异常治理方案耗费时间长和线损率过高的问题,设计出一种信息化时代新型的线损治理方案。根据线损识别和迭代分类相结合,利用计算迁移能效算法,设计了一种台区线损异常治理系统,能够解决信息化时代台区线损异常过多的问题。本次设计采用台区数据采集对台区线损数据进行样本采集和数据归纳,在线损识别的基础上融入迭代分类算法,使系统能够进行线损识别和线损类别区分。最后通过仿真分析表明,所设计的台区线损异常治理方案的线损率低于传统方案5%左右。

县供电企业10kV线损率波动控制管理

10 kV线路线损率是县供电局线损管理的重要指标,而目前月度线路线损率波动极为明显,不能反映线路真实损耗水平,且管理线损过高,反映出县供电局的10 kV线损管理不够完善。为此深入分析出现此状况的原因,提出解决方案。实际管理经验说明,此解决方案具有可行性。

基于人工神经网络全连接层优化的线损异常诊断方法研究

在一般工商业电价连续下调和国家电网公司打造"三型两网"战略目标的背景下,通过对线损率的合理管控,有利于公司降损增效,提高公司精益化管理水平。为此,提出一种基于人工神经网络全连接层优化的异常线损诊断方法,旨在发现异常线损并对成因进行初步诊断。该方法搭建了以全连接层为核心的人工神经网络模型,利用深度学习强大的自学习能力,对网络模型的参数不断自适应调节,通过调整后的模型对线损数据进行逐层提取和筛选,实现了自动识别和诊断配电网线路或台区的异常线损。最后,以某地区实际配电网验证了方法的有效性和可行性。

顾及空间约束的户变关系识别与调整方法

户变关系指的是变压器（台区）和用户电表的连接关系,台区户变关系的正确性是实现台区线损准确计算分析的前提。本文提出以线损率一阶差分平稳性作为诊断台区户变关系异常的指标,并以线损波动贡献来识别台区的异常用户,并在公变空间临近关系的约束下,实现户变关系的局部调整。设计并实现以上算法,通过对样区的试验应用,算法能够进行户变关系快速高效判别,能够为户变关系现场核实提供有效参考。

基于数据分析的台区线损率异常判断方法

随着电网的快速发展,地区电网台区个数和用户数量正不断增加,针对台区线损率异常判断困难的问题,提出一种基于数据分析的台区线损率异常判断方法。该方法通过给出一种改进的K-means聚类算法对台区历史数据进行聚类分析,分析出台区线损率的标准形态,最后在台区线损标准形态基础上实现对台区线损率异常的自动判断。仿真结果表明,所提方法在聚类精准性等方面具有更好的性能,可实现台区线损异常的自动判断。

基于同期线损的电网降损增效管理新模式探索与应用

线损是影响电网企业经营效益的核心要素之一,也是衡量电力系统设计、生产、管理的重要指标,直接关系到电网企业的经济效益。加强线损管理,最大程度地降低线损,是电力企业增加经济效益、保持良好发展态势的重要途径。当前电网运行挖潜增效压力进一步增大,为更好地做好同期线损系统深化应用工作,加强黄岩地区线损管理,进而推动线损数据全面归真,开展线损管理技术难点攻关探索,结合配电网优化规划,实现配电网降损增效,有效提升线损管理水平和公司经营效益,开展了“基于同期线损的电网降损增效管理新模式”的探索,并取得了一定成效。

台区同期线损异常数据治理措施

电力企业为了解决台区同期线损率高的问题,必须注重对电网系统中的数据进行分析。通过对导致台区同期线损异常的原因进行分析,探究了目前台区同期线损工作开展时存在的问题,提出了解决台区同期线损异常数据治理方面的优化措施,有助于电力企业降低台区同期线损,增加电力企业的经济效益,促进电力事业长效、稳定发展。

某县级供电局降低线损措施

针对某局同期线损异常率完成值远高于5%考核指标,为了降低异常率,采用逐步完善网架、加强客户档案管理、加强计量运维管理、制定“反窃电行动”专项方案等措施,制定专项整治工作总体方案。改造结果表明,该局同期线损异常率大幅下降,其中同期分线线损异常率为5.41%(同比下降13.15%),同期分台区线损异常率为4.01%(同比下降19.44%)。

同期线损实时监控指标体系研究与应用

同期线损覆盖全电压等级,包含全影响要素、贯穿全业务层级,通过对重点指标开展实时监控,可有效提升线损管理水平。本文基于对线损影响因素的研究,一方面从监控指标和监控对象两个维度构建同期线损实时监控指标体系,实时监控各类指标动态,辅助各业务部门做好线损管理工作。另一方面基于监控结果,从线损异常诊断、用电行为分析、节能降损及技经分析等方面,开展同期线损实时监控指标体系的应用。

基于智能终端的配电网双率分段监测分析方法研究

随着“双碳”目标的提出,对国家电力发展提出了更严格的要求。为响应全球低碳发展要求及国内能源资源紧缺的迫切需要,中国电网需要进一步承担优化能源高效利用的艰巨任务,为此,有必要加强线损监测分析、降损挖潜相关研究,为节能减排贡献力量。本文提出了基于智能终端的配电网分段监测分析方法,利用智能终端采集装置获取数据,结合大数据分析方法,利用双率分段,实现配电网高损环节精确定位、精准治理。

影响公变线损的主要因素及降损措施

公变线损管理是供电企业降损管理的重要组成部分,目前它是广州供电局线损“四分”中最艰巨的一环,同时也是降低线损的根本和基础。文章结合工作中的实际情况,从技术和管理两方面深入分析了影响公变线损的主要因素,并针对各类因素提出了具体的降损措施。