线损异常

摘要： 在一体化电量线损管理系统中,10 kV路线损耗日线损率在10%以内定义为合格,若日线损率大于10%则线损不合格,须快速处理异常。传统的线损异常查找过程比较冗长、复杂。本文通过一体化电量与线损管理系统功能的深入应用,快速查找异常原因,提升线损异常治理效果,促进线损管理精益提升,深化提质增效。

摘要： 线损代表配电台区在配电过程中产生的电能损耗,线损率的大小直接关系到电网经营企业的实际效益。合理的降低线损率,减少线损率异常情况不仅能提升经济效益,还能增强企业自身竞争力。针对此种情况,基于ASP设计出了一套可以自动检测线损率异常的系统,它可以精准检测出造成配电台区线损率异常的原因,为工作人员提供判断依据,实现线损精益化管理。

摘要： 针对台区线损异常状况分析效率较低,分析结果与实际值相差较大的问题,基于计算管理设计了一种新的台区线损异常状况分析模型。通过数据采集、预处理和数据聚类判定台区线损异常状况,分析数据离散状态,建立数据决策树,通过决策树节点得到台区线损数据处理量,根据预警状态判断台区线损信息。实验结果表明,基于计量管理的台区线损异常状况分析模型能够有效提高分析效率,分析结果与实际值更加吻合。

摘要： 配电网线损异常识别方法对于10 kV配电网的线损异常识别准确度不高,为此在孤立森林算法的基础上设计10 kV配电网线损异常智能识别方法。在计算10 kV配电网线损特征参数的基础上使用孤立森林算法,建立10 kV配电网线损异常识别模型,并对孤立森林加权,优化线损异常的识别模型,实现10 kV配电网线损异常的智能识别。实验结果表明,设计方法在对10 kV配电网进行线损异常的智能识别操作过程中具有极小的计算误差,识别准确度极高。

摘要： 为提高线损异常检测结果的准确性,基于电能计量设计线损异常自动监测系统。在硬件设计上,设计传输信号反馈电路,实现及时接收异常信号并找到异常来源。在软件设计上,建立通信数据传输管理模式,并在电能计量下构建通信质量评估模型,以信号质量为评估标准,利用k-最近邻算法(k-nearest neighbor, KNN)算法进行信号分类,完成线损异常的自动检测。实验结果表明:设计系统能够及时获取线损异常情况,检测结果的准确率提高了15.86%,能够保持电网运行的可靠性。

摘要： 为了提高多通信信道监测精度,实时监测线损异常,提出配电网分线线损异常多通信信道实时监测方法。根据配电网及其通信结构特征,构建通信信道模型。在该模型下,在各个分线上选择监测点位置,并安装实时监测设备;利用安装的硬件设备采集多通信信道实时数据,并计算理论线损值和实际统计线损值;通过对比理论值与实际值,判断分线线损是否异常,从而得出多通信信道的实时监测结果。实验结果证明:设计监测方法得出的结果十分接近设置的真实结果,即监测精度高;设计监测方法的通信信道平均线损率为46.61%,即应用性能优。设计方法能够实时监测线损异常,综合提高了线损的检测性能,降低了信道线损率。

摘要： 文章阐述了皮尔逊相关系数在量化台区损失电量与台区用户日用电量的线性关系中的应用原理,介绍了皮尔逊相关系数在窃电、计量故障、超负荷用电、基础档案与现场不符等导致台区线损率异常中的应用成效。同时,结合应用场景总结了皮尔逊相关系数分析的不足,为台区降损管理人员提供了统计学的创新应用思路。

摘要： 线损是供电企业的一项重要经济技术指标,也是电网规划、生产技术管理、电网运行和经营管理水平的综合反映。农村供电所台区线损管理点多、面广、环境复杂,提升台区线损管理水平是节能降损的重要环节。本文从线损影响线损因素以及如何管理台区线损入手,介绍影响线损的因素,线损异常查找步骤,并对台区线损异常进行分析。

摘要： 随着我国经济社会的不断向前发展,市场经济改革工作步入了深水区。在这样的背景下,供电企业要想跟上时代的发展,就必须采取积极措施提高自身的经济效益。文章对10 kV配电网线损异常的原因进行了全面分析,并且结合实际情况提出了一些可行的措施。希望通过文章可以为电力企业降低线损提供一些参考。

摘要： 线损异常分析在低压配电网的发展规划中具有重要意义.现阶段线损的异常判定多采用阈值分析法,在时效性和准确性上存在很大的局限性.随着智能电网的推广,提出了一种基于孤立森林离群点检测算法的线损异常判定方案.首先采用k-means算法将低压台区按照不同的负载工况进行聚类,而后采用孤立森林算法计算台区数据的异常分数,最后对获取的异常分数进行阈值分析,得到最终的线损异常数据.在IEEE标准配电网络上进行仿真分析,并用电网实际台区的运行数据进行验证.结果表明,所提异常判定算法具有较高的准确性.这种基于数据挖掘技术的异常分析方法在线损精细化管理中将发挥越来越大的作用.

摘要： 供电台区线损率综合反映和体现了电力系统配网规划设计、生产运行和管理经营的水平,是衡量供电局的一项重要经济技术指标.现阶段,对于供电台区线损的管理多侧重于实际统计线损的高低,对台区线损高低是否合理并由此查找出线损异常的内在原因的研究与分析不多,而在实际生产管理过程中需要查明台区线损异常的主要原因,并以此为导向找出规划设计、抄表管理等等方面的问题,从而提高企业管理水平,保障经营效益.因此,很有必要加强对供电台区线损异常分析及其处理方法的研究.

摘要： 为了提高电网监控智能化,降低线损计算误差,提出了基于时序差分算法的线损异常识别优化模型,识别异常线路和异常点,在此基础上,根据历史发售电数据对异常点进行修正,从而达到优化异常线路,提高线损计算精确度的目的.仿真实验结果研究表明,对比传统方法,时序差分化异常识别优化模型的准确率更高,耗时更少.

摘要： 本发明公开了一种基于电量与线损关联性的线变关系异常判别方法，包括用于电量信息采集的数据采集模块，用于电量与线损关联性分析的数据处理模块以及用于异常线变关系显示的数据显示模块，所述数据采集模块，数据处理模块以及数据显示模块依次连接。该方法利用用电信息采集系统提供的线路与变压器用电量、电压、电流等数据，利用大数据分析技术和台区线损非线性相关性分析方法，构建不依赖于本地通信关系的线变关系纠错模型，查找出统计错误的线变关系，提高输电线路拓扑信息的准确性，为开展线变关系现场排查提供技术指导，从而提高线路损耗的计算精度，为精益化的营销管理提供技术支撑。

摘要： 本发明公开了一种基于Pix2Pix网络和深度学习的台区异常线损识别方法，涉及低压配电领域；采用双层模型识别，上层模型针对观测数据不全面的配网系统，以改进生成对抗网络为核心，构造台区有功功率分布识别模型，用于对异常线损事件进行检测；当确认存在异常线损事件后，根据事件性质调用下层模型对节点下用户用电数据进行进一步识别，判断下层区域内的哪些用户发生窃电行为；最后，通过将上下层模型的识别结果进行整合，得到异常线损识别结果。

摘要： 本发明公开了基于线损动态分析的线损异常判断装置，包括用于测量线路线损数据的测量单元、用于存储线损数据的存储单元、用于根据线损数据计算目标线损率以及相邻两次线损率差值的计算单元、用于将实际线损率与目标线损率进行比较以及将线损率差值与预设阈值进行比较的比较单元和用于根据比较单元得出的比较结果判断线损率是否存在异常的判断单元；还包括用于存放安装存储单元、计算单元、比较单元和判断单元的柜体，测量单元与用户电表连接，测量单元、计算单元、比较单元和判断单元均与存储单元相连。还公开了基于上述装置的线损异常判断方法。应用本发明能够便利的采集并分析线损数据，基于对线损数据的动态分析及时的发现线损异常情况。

摘要： 本发明公开了一种基于线损标杆阈值的台区线损异常检测方法，该方法包括：获取目标台区和待选台区的台区位置信息，并利用台区位置信息从待选台区中筛选出目标台区的近邻台区；获取目标台区和近邻台区的历史线损数据，并利用历史线损数据计算目标台区的统计线损基准值；结合线损异常阈值系数和统计线损基准值确定目标台区的线损标杆阈值，并利用线损标杆阈值对目标台区的实时线损统计结果进行异常检测和目标判定。该方法仅需台区位置信息和历史统计数据便可确定出线损标杆阈值，可提升基于线损标杆阈值的台区线损异常检测的准确率。本发明还公开了一种基于线损标杆阈值的台区线损异常检测装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。

摘要： 本发明涉及供配电监测技术领域，尤其涉及一种线损异常的聚类分析与治理方法，包括：步骤S1：提供三级拓扑式用电结构，分为依次串联的第一级、第二级和第三级，其中第一级的主路与变压器连接，第三级的各个支路连接用户；步骤S2：对三级拓扑式用电结构中某一级的总计量数据1进行检测及对三级拓扑式用电结构中某一级的下一级的总计量数据2进行检测；步骤S3：将总计量数据1与总计量数据2作差生成第一比较值；步骤S4：设定第一误差阈值，当第一比较值小于等于第一误差阈值时，则认定步骤S2中某一级与下一级之间的线损无异常；步骤S5：当第一比较值大于第一误差阈值时，则认定某一级与下一级之间的线损异常。本发明还涉及线损分析与治理系统。

摘要： 本发明公开了基于线损动态分析的线损异常判断装置，包括用于测量线路线损数据的测量单元、用于存储线损数据的存储单元、用于根据线损数据计算目标线损率以及相邻两次线损率差值的计算单元、用于将实际线损率与目标线损率进行比较以及将线损率差值与预设阈值进行比较的比较单元和用于根据比较单元得出的比较结果判断线损率是否存在异常的判断单元；还包括用于存放安装存储单元、计算单元、比较单元和判断单元的柜体，测量单元与用户电表连接，测量单元、计算单元、比较单元和判断单元均与存储单元相连。还公开了基于上述装置的线损异常判断方法。应用本发明能够便利的采集并分析线损数据，基于对线损数据的动态分析及时的发现线损异常情况。

摘要： 本发明公开了一种基于线损标杆阈值的台区线损异常检测方法，该方法包括：获取目标台区和待选台区的台区位置信息，并利用台区位置信息从待选台区中筛选出目标台区的近邻台区；获取目标台区和近邻台区的历史线损数据，并利用历史线损数据计算目标台区的统计线损基准值；结合线损异常阈值系数和统计线损基准值确定目标台区的线损标杆阈值，并利用线损标杆阈值对目标台区的实时线损统计结果进行异常检测和目标判定。该方法仅需台区位置信息和历史统计数据便可确定出线损标杆阈值，可提升基于线损标杆阈值的台区线损异常检测的准确率。本发明还公开了一种基于线损标杆阈值的台区线损异常检测装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。

摘要： 本发明公开了一种基于同期线损异常辨识的降损措施制定方法，包括对同期线损异常数据进行辨识，针对辨识结果采取相应的降损措施。通过统计分析提取同期线损异常数据波动特征；通过构造同期线损电量矩阵，对矩阵进行奇异值分解提取同期线损异常数据低秩特征；通过对同期线损分摊数据进行灰色关联分析，提取同期分摊线损异常数据的同向相关性特征；通过理论计算线损与同期线损差异性分析得到同期线损异常数据偏离正常数据所具有的“秩和近似相等”的特征。本发明能够根据有效提取同期线损异常数据特征并构造相应神经网络进行训练，能够实现对同期线损异常数据的有效辨识，根据不同辨识结果采取对应的降损措施，可以有效提高降损效率。

摘要： 本发明公开了一种线损异常数据识别方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有的线损异常数据识别方法容易误报、定位精准度不高的技术问题。本发明包括：获取用户的用电量数据；按照预设时间间隔对所述用电量数据进行分段，得到多个分段序列；计算所述分段序列中各个用电量数据的熵值，得到所述分段序列的熵集曲线；从所述熵集曲线中确定正常熵值区间；将不处于所述正常熵值区间的熵值对应的用电量数据确定为异常数据。

摘要： 本发明公开了一种配电网的线损异常识别模型的构建方法，通过获取配电网中各个节点的线损参数，计算配电网中各个节点的线损率；根据混合高斯模型和3σ准则，各个节点按照线损率分为正常点和异常点；以各个节点的线损参数作为深度神经网络模型的输入，以正常点和异常点的分群结果作为输出所述深度神经网络模型的输出，训练得到线损异常识别模型。通过构建线损异常识别模型能够实现线损异常的准确识别，识别过程的计算量和复杂度较低。