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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

基于智能用电大数据分析的台区线损管理

电力用户用电信息采集系统与电力业务双向互动平台的结合,构建了电网与客户能量流、信息流和业务流的智能用电大数据。文章通过智能用电大数据的信息化技术与手段,利用数据挖掘与分析技术,对影响台区日线损的因素进行分析。通过台区线损异常智能诊断模型,实时分析影响台区线损的异常原因,推动低压线损管理由结果管理向过程管理转变,提升台区供电运行效率和管理水平,降低企业的经营成本,提高企业的经济效益。

低压台区线损精细化管理中的问题及其对策

准确地进行低压台区的线损统计是开展线损精细化管理的基础。根据上海市电力公司嘉定供电公司低压台区线损精细化管理现状,分析造成低压台区统计线损增加的主要环节及主要影响因素,提出了相应的对策。

基于用电信息采集系统的低压配电台区线损原因分析及治理

通过介绍台区日线损不合格典型案例,分析认为不合格原因为台区户变对应关系不正确、系统互感器倍率与现场不符、计量装置误差与故障等,结合典型案例,提出开展台区日线损分析治理的方法,便于实时对台区线损进行统计分析,为台区降损工作提供切实有效的数据基础。

基于用电信息采集系统的台区线损管理分析

随着社会经济的不断发展,我国的电力企业也发展显著。电力企业运营过程中,电力营销是重要部分,直接影响电力企业的内在经济效益和外在形象。台区线损指标是电力系统的重要指标,基于用电信息采集系统的应用,以实现台区线损管理模式的一体化。