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。

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。

台区线损与降损措施分析

阐述低压台区的线损原因,包括电网设计不足、设备老化和管理缺陷。从建立健全降损机制、加强电力设备改造、完善台区线损管理方面,提出低压台区降损措施,以提高电网运行效率。

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。

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。

基于智能用电大数据技术的台区线损管理分析

阐述基于智能用电大数据分析的台区线损管理方法,通过对台区内的电力数据的采集、存储和分析,结合先进的智能算法和技术手段,实现对线损的实时监测、分析和预测,并提出改进措施。

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。

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。

岳西供电公司线损管理中智能电表数据采集异常小结

智能电表数据采集是线损计量首要步骤。为了全面提高电力运行质量,降低台区线损,需要以信息采集系统为依托,强化采集系统运行管理,确保采集准确及时。以岳西部分台区数据采集异常问题为切入点,根据天堂供电所的实地排查,分析并总结了两个主要原因——通信干扰和智能电表电池欠压,然后基于实践摸索和实际情况,提出四项有效管理措施,全面提高低压线损管理水平。

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。

“一台区一指标”台区线损治理模式的研究与应用

针对目前台区线损指标评价方式单一、粗放的问题,持续优化营销等基础数据,提取影响台区线损的特征指标对台区进行分类,通过构建基于神经网络算法的“一台区一指标”台区线损模型,实现对台区线损合理区间的准确计算,将计算结果推送至采集运行维护(以下简称运维)闭环管理模块,实现异常台区线损治理线上闭环管控,辅助一线人员开展现场治理。通过实践应用,采集运维闭环管理系统可有效判断台区线损异常,国网吉林省电力有限公司已累计生成线损异常工单2.36×10^(4)条,台区线损合格率达到90%以上。

利用智能电力用户信息采集系统强化供电台区线损管理

针对供电台区线损管理存在的问题,分析了线损管理异常的原因。从降损增效的角度出发,利用智能电力用户信息采集系统,提出了完善供电台区线损资料、加强用电稽查和检查、加大信息化建设投入、加强员工素质培养等降低线损的改进措施,为供电台区线损管理提供有益的借鉴。

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。

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。

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。

电力系统台区线损管理中对物联网计量箱的运用

我国电力行业在新一轮工业化改革浪潮推动下,先后实施了“互联网+”改革、物联网改革。从实践经验看,已初步建成了电力泛在物联网,一方面形成了设计施工一体化实践模式,另一方面增强了电力项目建设与电力系统运营效率与管理质量。当前,正值电力行业高质量发展时期,应持续扩大对物联网技术的运用为其实践赋能。文章以此为出发点,概述了物联网计量箱的特点与功能,并在剖析物联网计量箱技术架构及技术原理的基础上,分别从方案设计、关键技术、具体运用3个方面进行了具体探讨。

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。