一种配电网损耗计算方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及配电网电网损耗技术领域，公开了一种配电网损耗计算方法及装置。在该方法中，首先获取电能数据，将其中的线路损耗数据分离后利用PCA算法对剩余数据进行筛选降维，将原来众多的具有一定相关性的指标重组成较少个数的综合指标。利用降维后的综合指标与对应的线路损耗数据，采用梯度提升树算法建立线路损耗模型。最后通过线路损耗模型对无法直接获取线损的线路进行线损计算，确定线路损耗数值。本申请能够对配电网线路损耗数值进行准确计算，计算速度快、精度高、可操作性强。可操作性强。可操作性强。

【技术实现步骤摘要】
一种配电网损耗计算方法及装置


[0001]本申请涉及配电网电网损耗
，尤其涉及一种配电网损耗计算方法及装置。

技术介绍

[0002]配电网是指从输电网或地区发电厂接受电能，通过配电设施就地分配或按电压逐级分配给各类用户的电力网。是由架空线路、电缆、杆塔、配电变压器、隔离开关、无功补偿器及一些附属设施等组成的，在电力网中起重要分配电能作用的网络。
[0003]配电网损耗是综合反映电力网规划设计、生产运行和经营管理水平的主要经济技术指标。降低配电损耗，可以减少电能传输能耗，提高电力供应能力，增加供电企业经济效益。研究配电网损耗计算方法有很重要的理论与实际意义。
[0004]为提高配电网的经济运行水平，需对配电网的损耗大小进行准确的计算，但配电网的结构和运行参数相当复杂，且由于配电网规划设计的问题及单相负荷时空分布的差异性，使配电网损耗计算变的更加复杂和困难。因此需深入分析配电网损耗计算，从而对配电网的运行进行经济优化。

技术实现思路

[0005]本申请公开了一种配电网损耗计算方法及装置，以解决现有技术中，配电网的结构和运行参数复杂，配电网损耗计算困难的技术问题。
[0006]本申请第一方面公开了一种配电网损耗计算方法，包括：
[0007]获取电能数据，并将所述电网数据划分为线路损耗数据和剩余数据，任一组线路损耗数据对应一组剩余数据；
[0008]利用PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)算法对所述剩余数据进行数据降维，确定综合指标；
[0009]利用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)算法构建梯度提升树模型，并根据存在对应关系的综合指标与线路损耗数据，对所述梯度提升树模型进行训练，构建线路损耗模型；
[0010]通过所述线路损耗模型，确定不存在对应关系的综合指标的线路损耗数值。
[0011]可选的，所述利用PCA算法对所述剩余数据进行数据降维，确定综合指标，包括：
[0012]确定所述剩余数据的协方差矩阵，进一步确定数据累加特征值和相应的单位特征向量；
[0013]根据所述数据累加特征值和所述单位特征向量，选择主成分并计算主成分载荷，计算主成分的得分，确定综合指标。
[0014]可选的，所述综合指标为有功总电量、无功总电量、配电变压器总容量和线路长度。
[0015]可选的，所述根据存在对应关系的综合指标与线路损耗数据，对所述梯度提升树
模型进行训练，构建线路损耗模型，包括：
[0016]根据所述存在对应关系的综合指标与线路损耗数据，确定线路损耗表格；
[0017]根据所述线路损耗表格，对所述梯度提升树模型进行训练，构建所述线路损耗模型。
[0018]可选的，在所述通过所述线路损耗模型，确定不存在对应关系的综合指标的线路损耗数值之后，还包括：
[0019]获取所述线路损耗数值的计算值和实际值，并确定误差；
[0020]判断所述误差是否小于预设的规定误差范围，若否，则对所述线路损耗模型的参数进行调整，重新确定不存在对应关系的综合指标的线路损耗数值。
[0021]可选的，所述线路损耗模型的参数包括学习率、迭代次数和树的深度。
[0022]本申请第二方面公开了一种配电网损耗计算装置，所述配电网损耗计算装置应用于本申请第一方面公开的配电网损耗计算方法，所述配电网损耗计算装置包括：
[0023]电能数据获取模块，用于获取电能数据，并将所述电网数据划分为线路损耗数据和剩余数据，任一组线路损耗数据对应一组剩余数据；
[0024]综合指标确定模块，用于利用PCA算法对所述剩余数据进行数据降维，确定综合指标；
[0025]模型构建模块，用于利用梯度提升树算法构建梯度提升树模型，并根据存在对应关系的综合指标与线路损耗数据，对所述梯度提升树模型进行训练，构建线路损耗模型；
[0026]损耗计算模块，用于通过所述线路损耗模型，确定不存在对应关系的综合指标的线路损耗数值。
[0027]可选的，所述综合指标确定模块包括：
[0028]数据处理单元，用于确定所述剩余数据的协方差矩阵，进一步确定数据累加特征值和相应的单位特征向量；
[0029]综合指标确定单元，用于根据所述数据累加特征值和所述单位特征向量，选择主成分并计算主成分载荷，计算主成分的得分，确定综合指标。
[0030]可选的，所述模型构建模块包括：
[0031]表格处理单元，用于根据所述存在对应关系的综合指标与线路损耗数据，确定线路损耗表格；
[0032]模型构建单元，用于根据所述线路损耗表格，对所述梯度提升树模型进行训练，构建所述线路损耗模型。
[0033]可选的，所述损耗计算模块包括：
[0034]误差确定单元，用于在所述通过所述线路损耗模型，确定不存在对应关系的综合指标的线路损耗数值之后，获取所述线路损耗数值的计算值和实际值，并确定误差；
[0035]损耗重新确定单元，用于判断所述误差是否小于预设的规定误差范围，若否，则对所述线路损耗模型的参数进行调整，重新确定不存在对应关系的综合指标的线路损耗数值。
[0036]可选的，所述综合指标为有功总电量、无功总电量、配电变压器总容量和线路长度。
[0037]可选的，所述线路损耗模型的参数包括学习率、迭代次数和树的深度。
[0038]本申请涉及配电网电网损耗
，公开了一种配电网损耗计算方法及装置。在该方法中，首先获取电能数据，将其中的线路损耗数据分离后利用PCA算法对剩余数据进行筛选降维，将原来众多的具有一定相关性的指标重组成较少个数的综合指标。利用降维后的综合指标与对应的线路损耗数据，采用梯度提升树算法建立线路损耗模型。最后通过线路损耗模型对无法直接获取线损的线路进行线损计算，确定线路损耗数值。本申请能够对配电网线路损耗数值进行准确计算，计算速度快、精度高、可操作性强。
[0039]本申请不需要电网特别多的数据，梯度提升树算法所需的电网实时数据很少，像类似于有功总电量、单位长度导线电阻、无功总电量、配电变压器容量等可以多次使用数据，且也不需要像传统网络损耗算法一样需要大量多项的数据。当面对拥有多项电能数据的数据集时，可以迅速对数据集进行降维处理，筛选出可用于进一步计算线损数值所需的几项电能数据，进而缩短了整体进行线损计算的时间，同时也减弱了直接使用多项数据进行计算导致计算模型过拟合的可能性，提高了计算精度。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]图1为本申请实施例公开的一种配电网损耗计算方法的工作流程示意图；
[0042]图2为本申请实施例公开的一种配电网损耗计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配电网损耗计算方法，其特征在于，包括：获取电能数据，并将所述电网数据划分为线路损耗数据和剩余数据，任一组线路损耗数据对应一组剩余数据；利用PCA算法对所述剩余数据进行数据降维，确定综合指标；利用梯度提升树算法构建梯度提升树模型，并根据存在对应关系的综合指标与线路损耗数据，对所述梯度提升树模型进行训练，构建线路损耗模型；通过所述线路损耗模型，确定不存在对应关系的综合指标的线路损耗数值。2.根据权利要求1所述的配电网损耗计算方法，其特征在于，所述利用PCA算法对所述剩余数据进行数据降维，确定综合指标，包括：确定所述剩余数据的协方差矩阵，进一步确定数据累加特征值和相应的单位特征向量；根据所述数据累加特征值和所述单位特征向量，选择主成分并计算主成分载荷，计算主成分的得分，确定综合指标。3.根据权利要求2所述的配电网损耗计算方法，其特征在于，所述综合指标为有功总电量、无功总电量、配电变压器总容量和线路长度。4.根据权利要求1所述的配电网损耗计算方法，其特征在于，所述根据存在对应关系的综合指标与线路损耗数据，对所述梯度提升树模型进行训练，构建线路损耗模型，包括：根据所述存在对应关系的综合指标与线路损耗数据，确定线路损耗表格；根据所述线路损耗表格，对所述梯度提升树模型进行训练，构建所述线路损耗模型。5.根据权利要求1所述的配电网损耗计算方法，其特征在于，在所述通过所述线路损耗模型，确定不存在对应关系的综合指标的线路损耗数值之后，还包括：获取所述线路损耗数值的计算值和实际值，并确定误差；判断所述误差是否小于预设的规定误差范围，若否，则对所述线路损耗模型的参数进行调整，重新确定不存在对应关系的综合指标的线路损耗数值。6.根据权利要求5所述的配电网损耗计算方法，其特征在于，所述线路损耗模型的参数包括学习率、迭代次数和树的深度。7.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦昊，陈锦铭，郭雅娟，赵新冬，王海林，陈烨，叶迪卓然，李岩，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司江苏省电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：