【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网监测，特别涉及一种基于机器学习方法综合分析的线损智能诊断方法及装置。
技术介绍
1、线损问题一直是电力行业关注的重点，随着电网规模的不断扩大和用电需求的持续增长，线损问题日益突出，直接影响着电网的经济效益和运行效率。准确诊断和分析线损原因，对于降低线损率、提高电网运行效率具有重要意义。因此，开发先进的线损智能诊断算法成为当前电力系统研究的热点领域。
2、传统的线损分析方法主要依赖人工经验判断和简单的统计分析，这些方法存在分析效率低、准确性和客观性不足、难以发现复杂的非线性关系等问题。随着大数据时代的到来，传统方法已无法满足海量数据的实时动态分析需求，亟需新的技术手段来提高线损诊断的效率和准确性。
3、近年来，机器学习方法在电力系统分析中得到了广泛应用，决策树、聚类算法等被应用于线损预测、模式识别、影响因素分析和特征提取等方面。这些方法在一定程度上提高了线损分析的效率和准确性，但单一算法往往难以全面准确地诊断复杂的线损问题。鉴于线损问题的复杂性，将多种机器学习方法进行有机结合成为必然趋势。
...【技术保护点】
1.一种基于机器学习方法综合分析的线损智能诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习方法综合分析的线损智能诊断方法，其特征在于，步骤S1中，根据台区日线损率结果及一台区一指标理论值划分日线损率类型，包括超高损、高损、小负损、负损以及不可算；
3.根据权利要求2所述的基于机器学习方法综合分析的线损智能诊断方法，其特征在于，步骤S2中，所述模型训练基于台区不合格特性分类模型和异常因子库，针对每类台区，采用皮尔森相关性系数和决策树回归相结合的方法进行异常因子的筛选，提高模型训练的效率和稳定性，采用集成学习XGBoost...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习方法综合分析的线损智能诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习方法综合分析的线损智能诊断方法，其特征在于，步骤s1中，根据台区日线损率结果及一台区一指标理论值划分日线损率类型，包括超高损、高损、小负损、负损以及不可算；
3.根据权利要求2所述的基于机器学习方法综合分析的线损智能诊断方法，其特征在于，步骤s2中，所述模型训练基于台区不合格特性分类模型和异常因子库，针对每类台区，采用皮尔森相关性系数和决策树回归相结合的方法进行异常因子的筛选，提高模型训练的效率和稳定性，采用集成学习xgboost算法训练模型实现异常台区线损预测，具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于机器学习方法综合分析的线损智能诊断方法，其特征在于，步骤s2中，所述异常排序基于shap算法构建量化异常排序模型，计算各特征因子对台区线损率的边际贡献，量化各特征因子对线损率大小的影响权重，具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于机器学习方法综合分析的线损智能诊断方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：鞠默欣，刘俐君，张悦，孔凡强，刘洋，刘钊瑞，刘宝铭，王瀛莹，李源，胡森，杨丹，高山，曲丽，崔晗，王贺，周雨馨，战春雨，于塑北，
申请(专利权)人：国网吉林省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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