【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及低压台区配电网系统建模分析，具体为一种基于kan神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法。
技术介绍
1、在低压配电台区中，电力在输送过程中因线路阻抗带来不可避免的损耗，且这种损耗难以实时测量。智能电能表作为电力系统中用于计量和检测电能损耗的设备，承担着原始电能数据的采集、计量和传输的任务。根据国家计量法规，电能表内部元器件在长期运行下可能会因老化、环境变化、技术因素的影响而导致出现测量偏差，因此电能表必须按照规定周期进行校验和轮换，未达到正常检定标准的电能表应及时校准，达到轮换周期的电能表应强制轮换，以保证电力计量计费的精准性、公正性和透明性。然而，根据实际情况，大多数电能表在到达轮换周期时仍然能够达到正常检定的标准，部分电能表在日常使用过程中可能出现异常、失准等故障情况，仅依靠电能表的使用寿命来判断电能表是否继续使用会造成经济和资源的浪费。
2、于是，有鉴于此，针对现有的台区线路难以测量以及电能表误差远程校准的问题，提出一种基于kan神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法。
【技术保护点】
1.一种基于KAN神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于KAN神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法，其特征在于，步骤S1，根据低压配电台区的智能电能表，通过智能电能表数据采集模块同步召测电能表计量区域的电能数据，所述第一数据至少包含电能表类型、相电压、相电流、有功功率因数、无功功率因数；
3.根据权利要求2所述的一种基于KAN神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法，其特征在于，步骤S3，参照台区中每一块智能电能表所得到的电能数据以及推算出的负载特性，通过Simulink搭建所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于kan神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于kan神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法，其特征在于，步骤s1，根据低压配电台区的智能电能表，通过智能电能表数据采集模块同步召测电能表计量区域的电能数据，所述第一数据至少包含电能表类型、相电压、相电流、有功功率因数、无功功率因数；
3.根据权利要求2所述的一种基于kan神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法，其特征在于，步骤s3，参照台区中每一块智能电能表所得到的电能数据以及推算出的负载特性，通过simulink搭建所述低压台区配电网系统模型；
4.根据权利要求3所述的一种基于kan神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法，其特征在于，步骤s5，低压台区配电网模型进行仿真模拟数据，在powergui模块中选择连续仿真分析；
5.根据权利要求4所述的一种基于kan神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法，其特征在于，步骤s8，数据处理后的累计电能仿真数据由台区总电能和各个用户负载子系统电能组成，整个台区总电能与各个用户负载子系统电...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙哲文，郑荐中，曾九孙，吝晨程，周韶园，蔡晋辉，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：
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