一种用户侧电量损耗分析方法技术

本发明专利技术属于电量损耗分析技术领域，且公开了一种用户侧电量损耗分析方法，电量损耗分析步骤如下：S1：系统通过传感器或监测装置实时采集用户侧回路计量电能表的电压、电流和功率参数，并将采集到的数据进行处理和压缩，随后进行记录；S2：采集到的电量参数数据通过通信网络传输至物管监测平台或数据处理服务器；S3：在物管监测平台或数据处理服务器中，利用先进的数据处理技术对采集到的数据进行预处理，这包括但不限于对存储在数据库中的数据进行筛选、清洗和压缩。系统可以通过反馈预警机制，自动提醒或派发工单给运维人员，对定位的电量损失点进行排查治理，以降低电量损失，提高能源利用效率，从而节约成本。从而节约成本。从而节约成本。

【技术实现步骤摘要】
一种用户侧电量损耗分析方法


[0001]本专利技术属于电量损耗分析
，具体为一种用户侧电量损耗分析方法。

技术介绍

[0002]用户侧电量损耗是指从电源供应点到用户终端之间的能量损耗，在电力传输和分配过程中，电能会面临各种损耗，包括电线电缆的电阻损耗、变压器的铜损和铁损、电力设备的线损等，这些损耗会导致实际到达用户终端的电能少于供应的电能，用户侧电量损耗分析的目的是评估和量化电能损耗的程度，找出损耗的主要原因，并采取相应的措施进行改进，这可以包括使用更高效的电力设备、改进电线电缆的选择和布线和优化负载管理，传统的用户侧电量损耗分析方法主要是通过对电表数据进行分析和比对来确定电量损耗量，但是该方法会使得分析和比对出的电量损耗量精度低，同时还需要人工干预，并且无法检测隐蔽损耗和非技术性损耗，因此提出一种用户侧电量损耗分析方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种用户侧电量损耗分析方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用户侧电量损耗分析方法，电量损耗分析步骤如下：
[0005]S1：系统通过传感器或监测装置实时采集用户侧回路计量电能表的电压、电流和功率参数，并将采集到的数据进行处理和压缩，随后进行记录；
[0006]S2：采集到的电量参数数据通过通信网络传输至物管监测平台或数据处理服务器；
[0007]S3：在物管监测平台或数据处理服务器中，利用先进的数据处理技术对采集到的数据进行预处理，这包括但不限于对存储在数据库中的数据进行筛选、清洗和压缩，同时筛选出符合规定采样频率、功耗范围内的电量数据，并清除异常脉冲数据，对丢失数据进行填补，然后再对数据进行压缩；
[0008]S4：通过应用综合损耗模型算法和模型，对处理后的数据进行实时监测和评估，监测和评估的范围包括耗电量数据和耗电偏差值数据，随后对数据进行进一步的挖掘分析；
[0009]S5：将分析结果进行推送展示，系统可以通过反馈预警机制，自动提醒或派发工单给运维人员，对定位的电量损失点进行排查治理。
[0010]优选地，所述电量损耗分析步骤S1中传感器网络的部署方式为：
[0011]A1：在用户侧用电线路中，布置若干个传感器节点，包括电压传感器、电流传感器和功率传感器，
[0012]上述传感器节点安装位置包括以下任意一种：
[0013]a:配电线路进线侧输入端；
[0014]b:变压器设备的输出端；
[0015]c:配电间屏柜的输入端；
[0016]A2：传感器节点通过有线或无线方式与物管监测系统进行连接；
[0017]所述电量损耗分析步骤S1中传感器或监测装置实时采集具体包括：
[0018]B1：采集分支线路；
[0019]B2：采集末端电能表的电压参数；
[0020]B3：采集电流参数；
[0021]B4：采集功率参数。
[0022]优选地，所述电量损耗分析步骤S2中通信网络传输是采用无线通信技术，将处理后的数据通过网络传输至物管监测系统；
[0023]其中，所述无线通信技术包括有：Wi
‑
Fi、Zigbee或LoRa。
[0024]优选地，所述电量损耗分析步骤S3中数据进行预处理的方式还包括：
[0025]C1：物管监测系统接收传感器节点传输的数据，进行数据解码和还原；
[0026]C2：对解码后的数据进行处理和分析，计算电量消耗；
[0027]C3：基于计算的实际电能消耗与理论线损消耗值进行偏差分析，判断损耗分析是否有波动异常。
[0028]优选地，所述波动异常处理方式为：
[0029]D1：分析结果与预设的损耗波动值偏差超过一定值，则定义为异常事件，立即发出警报通知相关人员或操作员；
[0030]D2：发出警报通知的同时系统可以触发自动提醒相关运维人员，采取相应的措施进行处理。例如，检查用户侧线路电表接线是否接反，或者查看电表倍率是否调试准确。
[0031]优选地，所述电量损耗分析步骤S4中综合损耗模型算法和模型为：
[0032]E1：基于物管监测系统采集到的用户侧的电量参数和特性，建立数学模型以描述系统的行为和性能；
[0033]E2：使用高等数学方法，包括线性代数、微积分、离散数学，对电量数据进行分析和处理；
[0034]E3：采用遗传算法优化的思想，结合电量损耗的多个影响因素和目标函数，设计一个多目标优化模型；
[0035]E4：通过进化算法的迭代过程，不断优化损耗模型中的参数和权重，寻找最佳的电量损耗分析结果。
[0036]优选地，所述电量损耗分析步骤S4中对数据进行进一步的挖掘分析的方式为：
[0037]F1：借助数据挖掘技术，对大量采集到的电能数据进行深入分析和挖掘；
[0038]F2：运用机器学习和人工智能方法，对电力系统的运行状态和用电异常进行预测和识别。
[0039]优选地，所述电量损耗分析步骤S4中使用综合损耗模型，将电量损耗分解为不同组成部分，并计算总损耗，得出公式表示：
[0040]TotalLoss＝CopperLoss+IronLoss+StrayLoss+HarmonicLoss
[0041]组件电量损耗模型：对于不同的组件包括电线和变压器，可以使用以下公式计算电量损耗：
[0042]CopperLoss＝I^2*R
[0043]IronLoss＝K*f^α
[0044]StrayLoss＝K*V^2
[0045]HarmonicLoss＝K*THD*V^2
[0046]优化目标函数：使用目标函数来优化电量损耗分析结果，可以考虑以下形式的目标函数：
[0047]Minimize:Loss＝α*CopperLoss+β*IronLoss+γ*StrayLoss+δ*HarmonicLoss
[0048]遗传算法的适应度函数：在遗传算法中，适应度函数用于评估个体的适应度，对于电量损耗分析优化问题，可以使用以下适应度函数：
[0049]Fitness＝1/(Loss+ε)
[0050]深度学习模型的损失函数：对于基于深度学习的电量损耗模型，可以使用以下损失函数来训练模型：
[0051]Loss＝MSE(Predicted,Actual)
[0052]优选地，所述电量损耗分析步骤S5中分析结果进行推送展示是将分析结果输出到应用程序上，应用程序上可以查看用户侧的详细电量损耗情况，也可以对用户进行分类分组来比较不同用户之间的电量损耗情况，当单个用户电量损耗超出预设的阈值时，系统会自动发送预警信息给电力公司的工作人员，并提醒工作人员进行调查和处理。
[0053]本专利技术的有益效果如下：
[0054]1、本专利技术通过实现传感器或监测装置实时采集用户侧电能表的电压、电流、频率、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于，电量损耗分析步骤如下：S1：系统通过传感器或监测装置实时采集用户侧回路计量电能表的电压、电流和功率参数，并将采集到的数据进行处理和压缩，随后进行记录；S2：采集到的电量参数数据通过通信网络传输至物管监测平台或数据处理服务器；S3：在物管监测平台或数据处理服务器中，利用先进的数据处理技术对采集到的数据进行预处理，这包括但不限于对存储在数据库中的数据进行筛选、清洗和压缩，同时筛选出符合规定采样频率、功耗范围内的电量数据，并清除异常脉冲数据，对丢失数据进行填补，然后再对数据进行压缩；S4：通过应用综合损耗模型算法和模型，对处理后的数据进行实时监测和评估，监测和评估的范围包括耗电量数据和耗电偏差值数据，随后对数据进行进一步的挖掘分析；S5：将分析结果进行推送展示，系统可以通过反馈预警机制，自动提醒或派发工单给运维人员，对定位的电量损失点进行排查治理。2.根据权利要求1所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述电量损耗分析步骤S1中传感器网络的部署方式为：A1：在用户侧用电线路中，布置若干个传感器节点，包括电压传感器、电流传感器和功率传感器，上述传感器节点安装位置包括以下任意一种：a:配电线路进线侧输入端；b:变压器设备的输出端；c:配电间屏柜的输入端；A2：传感器节点通过有线或无线方式与物管监测系统进行连接；所述电量损耗分析步骤S1中传感器或监测装置实时采集具体包括：B1：采集分支线路；B2：采集末端电能表的电压参数；B3：采集电流参数；B4：采集功率参数。3.根据权利要求1所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述电量损耗分析步骤S2中通信网络传输是采用无线通信技术，将处理后的数据通过网络传输至物管监测系统；其中，所述无线通信技术包括有：Wi
‑
Fi、Zigbee或LoRa。4.根据权利要求1所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述电量损耗分析步骤S3中数据进行预处理的方式还包括：C1：物管监测系统接收传感器节点传输的数据，进行数据解码和还原；C2：对解码后的数据进行处理和分析，计算电量消耗；C3：基于计算的实际电能消耗与理论线损消耗值进行偏差分析，判断损耗分析是否有波动异常。5.根据权利要求4所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述波动异常处理方式为：D1：分析结果与预设的损耗波动值偏差超过一定值，则定义为异常事件，立即发出警报
通知相关人员或操作员；D2：发出警报通知的同时系统可以触发自动提醒相关运维人员，采取相应的措施进行处...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢海秋，吴凯，余杰，刘桂芳，
申请(专利权)人：北京恒泰实达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：