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。

基于台区日线损率曲线特征的线损分析治理

针对台区日线损率异常原因较多导致查找治理困难的问题,采用压降法计算台区日线损率理论值,根据日线损率与该理论值对比情况判定异常原因。当日线损率过大且存在波动时,判定类窃电因素引起;当日线损率过大且较为稳定时,判定关口计量误差或故障引起;当日线损率存在波动且其平均值与理论值接近时,判定计量设备时钟异常引起;当日线损率为负时,判定台区供电量少计引起。通过理论分析、台区线损测试仪应用等方法,证明以上结论的正确性。

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。

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。

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。

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。

联合改进SVR和渐消记忆递推最小二乘算法的电能表误差评估模型研究

针对电能计量装置运行误差现场检定难度大、定期轮换成本高等问题,提出一种联合麻雀搜索算法(SSA)、支持向量回归机(SVR)和渐消记忆递推最小二乘算法(FMRLS)的电能表误差评估模型。该方法首先利用改进的K-Means算法对台区进行分类,将分类后的样本导入利用SSA优化后的SVR模型进行训练,建立台区线损率预测模型;而后将得到的线损率代入改进的线损模型,构建电能表误差求解方程,利用FMRLS算法对误差方程进行求解,对电能表误差进行估计。通过河北省某低压台区样本的数据验证,该方法可以实现对低压台区线损率的有效预测,并估计出在运电能表的误差,为加快推进智能电能表检修策略由定期更换转向状态轮换提供技术保障。

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。

基于随机森林回归模型的低压台区线损率智能控制

低压台区数据中的干扰项或缺失项,会对低压台区线损率控制造成一定影响,为降低线损率,该文提出一种基于随机森林回归模型的低压台区线损率智能控制方法。标准化处理低压台区供电数据,通过主要成分分析法建立电力数据评价函数,分类处理低压台区数据。定义负荷参量特征约束条件,划定控制范围,计算低压台区理论线损率。采用随机森林回归模型处理数据,实现低压台区线损率控制。实验结果表明,选择某低压台小区作为测试对象,对其含有的3组配变线损情况进行分析,结果表明该文方法能够将线损率控制在5%之内,较原有线损率有了明显下降。

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。