【技术实现步骤摘要】
一种基于多元回归的线损合理区间预测方法、装置及介质
[0001]本专利技术涉及配电网线损预测的
,特别是涉及一种基于多元回归的线损合理区间预测方法
、
装置及介质
。
技术介绍
[0002]随着新型负荷的兴起,电动汽车
、5G
基站
、
数据中心
、
分布式光伏等典型用户大规模并入电网,导致电网运行方式复杂多变,对此,制定线损合理区间是降损节能,加强线损管理的一项重要手段
。
通过线损合理区间可以定位异常线损设备,为后续降损工作提供依据,能够使降损工作抓住重点,提高节能降损的效益
。
[0003]目前线损合理区间大多依据历史经验制定,缺乏理论依据,无法指导专业人员准确分析异常因素,只依赖历史线损率制定考核规则存在片面性,无法充分考虑线损影响因素,导致线损合理区间的预测结果不准确,造成预测结果难以支撑降损增效工作开展
。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种基于多元回归的线损合理区间预测方法
、
装置及介质,以解决现有技术的线损合理区间大多依据历史经验制定,未充分考虑线损影响因素,导致线损合理区间的预测结果不准确的问题
。
[0005]为了解决上述问题,本专利技术提供了一种基于多元回归的线损合理区间预测方法,包括:从电网系统获取配网线损数据,将配网线损数据按照天数分为若干样本后输入预设的多元回归分析模型,得到预测线损率集;其中,多元回归分析模型是由
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于多元回归的线损合理区间预测方法,其特征在于,包括:从电网系统获取配网线损数据,将所述配网线损数据按照天数分为若干样本后输入预设的多元回归分析模型,得到预测线损率集;其中,所述多元回归分析模型是由预设的多元线性回归方程建立而成的矩阵;通过网格搜索方法选择预设的核密度估计法中的最优带宽,由所述最优带宽结合所述核密度估计法中的核函数,对所述预测线损率集进行计算,得到概率密度函数;由所述概率密度函数计算得到累计分布函数;根据所述累计分布函数,通过设置置信区间,得到线损合理区间的预测结果;其中,所述多元回归分析模型为:其中,为所述若干样本的总样本数量,为个总样本中第个样本到第个样本的回归结果列向量,为截距,为预设的回归系数,为所述个总样本中第一个样本的第一个特征到第个样本的最后一个特征;所述概率密度函数为:其中,为所述预测线损率集的预测线损率总数量,为所述最优带宽,为所述预测线损率集的预测线损率,为所述预测线损率集中预测线损率所对应的序数,为所述核函数
。2.
如权利要求1所述的一种基于多元回归的线损合理区间预测方法,其特征在于,从电网系统获取配网线损数据,具体为:从所述电网系统获取电力供应与使用过程中产生损耗元件的数据,以及所述电网系统运行方式的数据,得到所述配网线损数据;其中,所述配网线损数据包括:网架结构
、
负荷情况和分布式光伏数据;其中,所述网架结构包括:供电半径
、
线路总长度
、
电缆化率
、
导线横截面积和节能配变比率;所述负荷情况包括:输入电量
、
输出电量
、
台区电量
、
专变电量
、
配变负载率
、
重过载配比占比
、
空轻载配变占比
、
电压合格率和日类型;所述分布式光伏数据包括:分布式电源数量
、
分布式上网有功电量
、
分布式上网无功电量
、
分布式上网电量占比
、
功率因数偏低占比
、
分布式电量离散率
、
允许电流和天气类型
。3.
如权利要求1所述的一种基于多元回归的线损合理区间预测方法,其特征在于,所述多元回归分析模型是由预设的多元线性回归方程建立而成的矩阵,还包括:使用预设的损失函数对所述多元回归分析模型进行训练;所述损失函数为:
其中,为所述回归分析模型的预测线损率值,为所述回归分析模型的预测线损率值所对应的线损率真实值
。4.
如权利要求2所述的一种基于多元回归的线损合理区间预测方法,其特征在于,在从电网系统获取配网线损数据之后,还包括:用预设数字分别表示所述天气类型中的晴天和阴天
。5.
一种基于多元回归的线损合理区间预测装置,其特征在于,包括:...
【专利技术属性】
技术研发人员:李健,张科,江泽涛,赵闻,陆煜锌,招景明,张永旺,姚智聪,黄嘉涛,
申请(专利权)人:广东电网有限责任公司计量中心,
类型:发明
国别省市:
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