一种电力系统台区线损识别方法技术方案

本发明专利技术涉及一种电力系统台区线损识别方法，包括：获取台区的全耗能因素，并对其进行归一化处理；全耗能因素包括设备参数和运行数据；将归一化处理后的全耗能因素输入卷积神经网络模型，卷积神经网络模型对输入数据进行处理并输出相应的线损率分类标签；卷积神经网络模型通过大量的全耗能因素输入样本和修正后线损率输出样本训练而成，修正后线损率由预设的专家知识决策树模型对表底数据进行修复后计算得到。本发明专利技术跳过由表底计算线损的过程，不需要经过大量的表底修复过程和系统档案异常判别过程，方便快捷、结果准确。此外本发明专利技术给出了台区合理的运行范围，为线损治理提供参考依据。依据。依据。

【技术实现步骤摘要】
一种电力系统台区线损识别方法


[0001]本专利技术涉及电力系统线损计算与识别领域，尤其涉及一种电力系统台区线损识别方法。

技术介绍

[0002]电力系统中，配电台区位于电网末端，一方面设备老旧落后、智能化水平低、规划配置不合理，导致技术线损率居高不下；另一方面，台区低压220V侧的用户数量庞大，用户接线复杂，拓扑关系难以溯源识别，终端采集电表的可靠性和准确性低，导致数据质量参差不齐，数据差错率、遗失率较高，统计计算不同时的问题突出，若采用人员入户排查及表底补抄的方法，将耗费大量人力、物力、财力，大大增加工作量。对此，通过在台区安装大量智能电表和智能终端，使得数据采集的完整率和在线率得到大幅提升，进而使得采用基于数据驱动的线损计算和诊断方法正成为一种重要的技术手段。
[0003]当前关于线损率的计算方法主要分为理论线损和同期线损。理论线损是根据电网的拓扑结构和参数，采用前推回代计算电网潮流，得到线损率；同期线损依托智能电表在同一时刻的采集数据，在同一级电源用输入电量与输出电量的差值，计算实时线损。但台区的低压接线复杂，拓扑关系不明确，因本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力系统台区线损识别方法，其特征在于，该方法包括：获取台区的全耗能因素，并对其进行归一化处理；其中，所述全耗能因素包括设备参数和运行数据，所述设备参数包括变压器阻抗参数、容量参数、线路阻抗和线路长度，所述运行数据包括台区总有功、功率因数、变压器负载率和电压；将归一化处理后的全耗能因素输入预设的卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型对输入数据进行处理并输出相应的线损率分类标签；其中，所述卷积神经网络模型通过大量样本训练而成，训练用输入样本为全耗能因素，训练用输出样本为修正后线损率及其分类标签；所述修正后线损率由预设的专家知识决策树模型对表底数据进行修复后计算得到。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的预设的专家知识决策树模型对表底数据进行修复，包括：获取台区的表底数据，对所述表底数据中的异常情况进行分类研判，并针对不同分类采取不同的修复措施：对当日断采的情况，采用平均电量等效替代方法；对连续断采2～7天的情况，采用平均电量等效替代方法；对断采超7天以上或现场补抄情况，采取...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨军亭，梁琛，马喜平，董晓阳，李亚昕，常虹，马振祺，张家午，张光儒，朱亮，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：