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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

基于数据挖掘技术的台区线损智能诊断研究及应用

文章提出了一种基于数据挖掘技术的台区线损智能诊断方法,并引入了一种分段线损监测仪设备。该设备通过监测台区各分支的电压、电流、功率因数等数据,并通过数据挖掘技术对这些数据进行分析和处理,从而实现对台区线损状态的准确诊断和定位。

低压配电的台区线损异常与应对措施分析

阐述低压配电系统的台区线损异常原因,应对的措施,包括三相负载不均衡、计量管理,建立异常追踪管理体系,对台区的非正常运行状况进行跟踪,并对其进行评价。

基于多传感器的分台区线损异常信号定位方法

为了精准定位全景电网分台区线损信号,提高线损异常信号检测识别能力,提出基于多传感器的智能全景电网分台区线损异常信号定位检测方法。采用多源异构的参数识别和传感器组网控制方法,构建智能全景电网分台区线损异常信号的时域模型;通过多维参数识别和多维传感器参数定位,辨识智能线损信号阵列参数,检测智能全景电网分台区线损异常信号的特征;分析线损异常信号的稳定性特征分量,定位异常信号。试验结果表明,所提方法的异常信号定位精度达到了60%以上,能够对线损信号精准定位,提高了异常信号检测性能。

基于用电行为挖掘的低压台区窃电识别方法

为精准识别用户在用电过程中的窃电行为,本文引进用户行为挖掘技术,以低压台区为例,开展窃电识别方法的设计研究。首先,采集用户用电终端数据,包括输电线路的电流、电压数据,引进数据挖掘技术反向分析采集的数据,实现基于用电行为挖掘的用户用电行为特征提取;其次,将特征数据在空间中以离散化方式呈现,在空间中建立多维度三角矩阵,根据数据的聚类方向设计目标处理区,并将区域内的每个数据进行编号,引进拉格朗日插值计算法,在智能终端填充编号的数据,实现对低压台区用电负荷特征数据的处理;最后,设计用户用电量下降趋势指标、低压台区线路损耗指标,用于辨识台区用户告警行为,并通过检测低压台区线路损耗识别窃电行为。结果表明,本文设计的方法应用效果良好,可以精准识别用户窃电行为。

基于梯度算法的低压台区线损异常实时检测方法

针对传统线损异常检测方法缺乏规范的体系、智能化程度较低,为电网台区带来一定风险的问题,提出基于梯度算法的低压台区线损异常实时检测方法。利用数据挖掘算法挖掘低压台区线损异常数据,作为检测方法的数据支持,通过预处理线损异常数据恢复缺失值,引入梯度算法得到用于识别线损状态的梯度计算公式作为检测依据,建立一个低压台区线损异常实时检测模型。实例应用结果表明,该方法可准确识别低压台区线损异常原因,且具有96.6%的异常检测查全率。

基于在线用电监测仪的台区线损分段分析

用电信息采集系统虽然能通过供电量及售电量等数据计算出台区线损率,但对于台区各层级电气设备及各支路的用电情况,无法做到更深度的感知,线损精细化管控缺乏必要的工具和手段,而“跑冒滴漏”在运行台区中占有很大比重,应采取相应措施降低台区损耗,进一步提质增效。利用固定式或移动式线损监测工具,可对低压台区内线损异常分支进行监测,获取异常分支区段线损数据,通过采取精细化降损措施,实现线损异常台区精准化治理。

通过台区线损率变化及时发现和消除低压电网漏电隐患

低压线路和设备漏电不仅造成供电企业直接经济损失,更可能对电网运行和人身安全构成威胁,通过系统监测低压台区线损率的变化,根据不同的变化规律,分析研判并快速排查治理不同类型的低压电网漏电隐患,可以及时发现问题,消除潜在安全风险,此方法在近年的实践中取得明显成效。

基于聚类相关性分析的台区用电异常用户查找方法

现有的查窃技术手段有特定的应用场景,线损异常台区因现有查窃技术手段无法锁定用电异常用户,无法进一步降损。实践发现,单用户的用电行为与台区线损不存在直接相关性,而用电异常用户整体的用电行为却与台区线损高度相关,因此,本文利用计量自动化系统中的用电数据,采用聚类相关性分析算法找出其负荷曲线与台区损失电量曲线相关性最高的用户集合,用于锁定用电异常用户群。实验证明,该方法能准确锁定用电异常用户群,与台区全覆盖式用电检查相比,查窃效率提高数倍,且能有效锁定用电行为、用电负荷曲线特征无明显异常的用电异常用户。