一种低压台区线损评估分析方法技术

本发明专利技术提出了一种低压台区线损评估分析方法，采集并提取与配电网线损有关的电气指标，并构造原始数据集；挑选并剔除原始数据集的异常数据；将剔除后的数据集进行聚类处理，将处理得到的数据集进行训练，得到线损评估模型。本发明专利技术根据低压台区线损异常的情况，对低压台区数据进行采样、筛选、识别，将异常数据进行剔除，保证算法能够准确地感知低压台区异常数据，并通过聚类算法对低压台区样本进行聚类分析，可解决以为台区样本分散导致的计算误差较大的问题，确保低压台区线损数据的精准性、可靠性。可靠性。可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种低压台区线损评估分析方法


[0001]本专利技术属于电力计量
，具体涉及一种低压台区线损评估分析方法。

技术介绍

[0002]线损是电力网在电能的输送、分配、管理等环节中所造成的损失，其主要是由于电流流经有电阻的导线造成有功功率损耗所引起的，一般使用线损率来表征线损严重程度，线损率是指供电端与用电端的电量之差与供电端电量的比值，线损率越大说明线损越严重。
[0003]实际工作中由于各种原因的影响，测量统计得到的线损率总会大于理论计算出的线损率，有时测量到的线损率会突然增大，也即用电端实际用掉的电量中一部分被判定为线损，导致极大的经济损失，同时也会对生产决策产生误导。低压台区线损管理一直是配网线损管理的重点和难点，由于低压台区供电区域发展不同步，导致线路纵横交错，而且具有用户种类多、用电性质复杂、三相负载不平衡和线损计算偏差大等特点。另外由于低压台区数量众多，缺乏技术手段，其线损精细化管理工作相对滞后。

技术实现思路

[0004]为了解决上述现有技术中存在的问题，提供了一种低压台区线损评估分析方法。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0006]本技术方案提出了一种低压台区线损评估分析方法，包括：
[0007]S1：采集并提取与配电网线损有关的电气指标，并构造原始数据集；
[0008]S2：挑选并剔除原始数据集的异常数据；
[0009]S3：将剔除后的数据集进行聚类处理，将处理得到的数据集进行训练，得到线损评估模型。/>[0010]优选的，所述电气指标包括供电半径、线路长度、负载率、用电性质、三项不平衡度、电压，其中用电性质为居民用电。
[0011]优选的，所述S2中，异常数据剔除方法：
[0012]取分低压台区线损数据随意自然数K，在数据对象Xa具备以下条件时，用数据对象Xb与数据对象Xa之间的距离描述Xb的K距离：
[0013]最少有K个对象X
′
a
∈D/{X
b
}，满足d(X
b
，X
′
a
)≤d(X
b
，X
a
)，d代表距离，
[0014]最多有K
‑
1个对象X
′
a
∈D/{X
b
}，满足d(X
b
，X
′
a
)＜d(X
b
，X
a
)，
[0015]数据对象Xb的K距离邻域可描述为：
[0016]N
k
(X
b
)＝{q丨d(Xb，q)≤K(Xb)}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0017]即所有数据对象与Xb的距离对比，为小于等于K(Xb)；
[0018]Xb对于对象Xa的可达距离表达为：
[0019]reach
‑
dist
k
(X
b
，X
a
)＝man{k(X
b
)，d(X
b
，X
a
)}
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0020]对象Xb与其MinPts
‑
领域的平均可达距离的倒数为对象Xb的局部可达密度:
[0021][0022]根据式(1)描述出低压台区线损LOF为：
[0023][0024]通过以上算法说明低压台区线损LOF与数据异常的可能性成正比，低压台区线损数据对象Xb异常的程度可以用数据对象Xb的异常因子描述。
[0025]优选的，为了得到各个低压台区线损数据对象的MinPts邻域到各个低压台区线损数据对象的距离，需要使低压台区线损数据对象的MinPts邻域在低压台区线损数据库中构成，在物化数据库导入计算结果，且使用的方法随差异维数而变化；
[0026]对不同数据对象的局部可达密度以及LOF进行运算，将各个低压台区线损数据对象的LOF值根据物化数据库M来描述，描述对象Xb的局面可达密度为：
[0027][0028]式中：dist(Xb，Xa)与丨N(Xb)丨分别为Xb和Xa的n维欧式距离与Xb的邻域中邻居的数目；
[0029]为了得到Xb的局部偏离指数，需要满足丨N(Xb)丨＜MinPts：
[0030][0031]LOF算法分析数据异常的标准是数据对象全部邻居的局部可达密度均值。
[0032]优选的，所述S3中，聚类方法包括：
[0033]S11：随机选取K个点，作为聚类中心；
[0034]S12：通过公式(7)计算每个点到K个聚类中心的距离，然后将该点分到最近的聚类中心，形成了K个簇，
[0035][0036]S13：再重新计算每个簇的质心，以此作为聚类中心；
[0037]S14：重复步骤S12
‑
S13，直到质心的位置不再发生变化或者达到设定的迭代次数，用公式(8)判断是否收敛，
[0038][0039]优选的，通过聚类结果的轮廓系数St确定K的大小，轮廓系数的计算方法如下：
[0040][0041]式中，q(i)表示点i到所在类别其他点的平均距离，p(i)表示该点到非所在类别中其他点的距离最小值，计算S(i)的均值作为St，St越大，表示聚类效果越好，即：
[0042][0043]通过多次随机选取聚类中心，最后比较各自完成后的畸变函数值，畸变函数越小，则说明聚类效果越优。
[0044]优选的，当选取低压台区供电半径，低压线路总长，负载率以及用电比例最小值作为电气指标时，台区评价指标表达式为：
[0045][0046]式中，Z
jmin
＝min
i∈
[1,N]Z
ij
，ω
j
表示该电气指标的权值，这里赋值1，参数P
E
可反映线损，并且变化趋势相同，根据P
E
的值将样本分为k组，让每组的中心作为初始聚类中心。
[0047]优选的，步骤S3中，将得到的数据进行归一化处理，然后将聚类得到的K类数据分别作为线性回归模型的输入，以线损率作为输出，建立对应的线性回归模型，给出各模型的回归系数，提取实际数据库中当日线损数据，按照欧式距离原则归类，利用回归模型计算当日线损率，并与线损系统实测数据进行对比，对超出残差值的台区进行归纳总结，以便进一步处理。
[0048]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0049]本专利技术算法将LOF与K
‑
Means聚类算法结合，根据低压台区线损异常的情况，对低压台区数据进行采样、筛选、识别，将异常数据进行剔除，保证算法能够准确地感知低压台区异常数据，并通过K
‑
Means聚类算法对低压台区样本进行聚类分析，可解决以为台区样本分散导致的计算误差较大的问题，确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种低压台区线损评估分析方法，其特征在于，包括：S1：采集并提取与配电网线损有关的电气指标，并构造原始数据集；S2：挑选并剔除原始数据集的异常数据；S3：将剔除后的数据集进行聚类处理，将处理得到的数据集进行训练，得到线损评估模型。2.根据权利要求1所述的一种低压台区线损评估分析方法，其特征在于，所述电气指标包括供电半径、线路长度、负载率、用电性质、三项不平衡度、电压，其中用电性质为居民用电。3.根据权利要求2所述的一种低压台区线损评估分析方法，其特征在于，所述S2中，异常数据剔除方法：取分低压台区线损数据随意自然数K，在数据对象Xa具备以下条件时，用数据对象Xb与数据对象Xa之间的距离描述Xb的K距离：最少有K个对象X
′
a
∈D/{X
b
}，满足d(X
b
，X
′
a
)≤d(X
b
，X
a
)，d代表距离，最多有K
‑
1个对象X
′
a
∈D/{X
b
}，满足d(X
b
，X
′
a
)＜d(X
b
，X
a
)，数据对象Xb的K距离邻域可描述为：N
k
(X
b
)＝{q丨d(Xb，q)≤K(Xb)}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)即所有数据对象与Xb的距离对比，为小于等于K(Xb)；Xb对于对象Xa的可达距离表达为：reach
‑
dist
k
(X
b
，X
a
)＝man{k(X
b
)，d(X
b
，X
a
)}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)对象Xb与其MinPts
‑
领域的平均可达距离的倒数为对象Xb的局部可达密度:根据式(1)描述出低压台区线损LOF为：通过以上算法说明低压台区线损LOF与数据异常的可能性成正比，低压台区线损数据对象Xb异常的程度可以用数据对象Xb的异常因子描述。4.根据权利要求3所述的一种低压台区线损评估分析方法，其特征在于，为了得到各个低压台区线损数据对象的MinPts邻域到各个低压台区线损数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞钧，蒋超，王婧骅，赵婉茹，朱铮，许堉坤，段玉玮，刘畅，王越，徐子涵，闫景瑞，张静峰，
申请(专利权)人：朗新科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：