一种基于线损分类器的台区线损分析方法

    公开(公告)号:CN110889466A

    公开(公告)日:2020-03-17

    申请号:CN201911286795.6

    申请日:2019-12-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于线损分类器的台区线损分析方法,包括:选取典型台区进行理论线损计算得到准确线损率和准确线损率台区,提取样本台区的特征参数、供电量、售电量等关键数据;将样本台区输入到台区线损训练器功能模块,台区线损分类器对样本台区进行分类,形成分类原则;将分好的各类别样本台区输入到台区线损率多元线性回归计算得到各类别台区线损率多元线性回归计算模型;将分类原则和各类别台区线损率多元线性回归计算模型输入线损分类器,从计量自动化系统和营销系统采集每个台区的信息利用多元线性回归计算模型得到每个台区的线损率,与统计线损率进行比对,给出线损异常报警信息;解决了台区线损分析和管理难的问题。

    利用K-means聚类算法对台区线损率预测计算方法

    公开(公告)号:CN109272176A

    公开(公告)日:2019-01-25

    申请号:CN201811500801.9

    申请日:2018-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种利用K-means聚类算法对台区线损率预测计算方法,它包括:步骤1、选取有功供电量X1、无功供电量X2、供电线路总长度X3、供电半径X4和线路总电阻X5作为电气特征参数;步骤2、对电气特征参数的原始数据标准化处理;步骤3、通过电气特征参数来建立台区的性能指标函数PI(i),选取初始聚类中心点和聚类数目K;步骤4、利用改进的K-means聚类算法对台区线损率进行预测;本发明利用台区的电气特征参数建立的指标函数,作为聚类分析判断初始聚类中心的原则,提高了聚类结果的精确性;并改变了原有聚类方式算法,不仅为台区线损率的预测计算提供合理的样本数据,使线损率预测结果更精确,同时提高了计算的速度。

    一种基于线损分类器的台区线损分析方法

    公开(公告)号:CN110889466B

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN201911286795.6

    申请日:2019-12-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于线损分类器的台区线损分析方法,包括:选取典型台区进行理论线损计算得到准确线损率和准确线损率台区,提取样本台区的特征参数、供电量、售电量等关键数据;将样本台区输入到台区线损训练器功能模块,台区线损分类器对样本台区进行分类,形成分类原则;将分好的各类别样本台区输入到台区线损率多元线性回归计算得到各类别台区线损率多元线性回归计算模型;将分类原则和各类别台区线损率多元线性回归计算模型输入线损分类器,从计量自动化系统和营销系统采集每个台区的信息利用多元线性回归计算模型得到每个台区的线损率,与统计线损率进行比对,给出线损异常报警信息;解决了台区线损分析和管理难的问题。

    一种基于改进遗传算法的DG并网优化配置方法

    公开(公告)号:CN109599894B

    公开(公告)日:2020-01-14

    申请号:CN201811500956.2

    申请日:2018-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的DG并网优化配置方法,它包括:步骤1、以系统网损,电压偏移和经济性建立目标函数;步骤2、根据目标函数建立等式约束条件;步骤3、建立不等式约束条件;步骤4、以目标函数的倒数来作为适应度函数,采用遗传算法进行计算求取最优解得到DG的安装位置和装机容量;解决了现有技术针对DG的安装位置和装机容量的确定很大部分是基于经验公式和人为确定,导致DG的安装位置和装机容量投入后不能有效改善配电系统中各节点的电压,减小系统网损,提高系统运行的稳定性和供电的安全性。

    一种基于数据挖掘技术的线损管理方法

    公开(公告)号:CN111553568A

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN202010295451.8

    申请日:2020-04-15

    Abstract: 本发明提供一种基于数据挖掘技术的线损管理方法,从采集到的台区电力运行数据中,提取线损计算参数;将线损计算参数导入数据库中,将数据库与数据挖掘软件连接;利用数据挖掘软件中的聚类分析模块对线损计算参数进行处理后,计算得出理论线损;将理论线损数据与实测线损进行对比,提供降损措施。本发明提供的基于数据额挖掘技术的线损管理方法,利用台区的电气特征参数建立的指标函数,作为聚类分析判断初始聚类中心的原则,提高了聚类结果的精确性;并改变了原有聚类方式算法,不仅为台区线损率的预测计算提供合理的样本数据,使线损率预测结果更精确,能够为更好的提供降损措施。

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