摘要：针对10 k V中压配网馈线数量多、基础数据匮乏而导致线损管理难度大的现状,设计了一种考虑馈线聚类特性的中压配网线损率测算模型,用于快速、合理地进行馈线分类并计算各类馈线线损率标杆值。考虑馈线之间在线路属性、运行参数等方面的差异,挑选对线损率影响较大的指标,设计了一套科学合理且简便易行的聚类指标体系,并使用模糊C均值(FCM)聚类算法对数量巨大的馈线进行聚类,每类挑选一条中心馈线。基于馈线聚类的结果,设计了一套中压配网馈线线损率标杆值测算模型,该模型分别使用等值电阻法和指标系数调整法对中心馈线和非中心馈线进行线损率计算,可得到各类馈线的线损率标杆值,其中指标系数调整法通过计算非中心馈线与中心馈线的调整系数,快速简便地计算得到大量非中心馈线的线损率。以某大型供电企业的实际馈线为例,证明了该模型的有效性及易推广性。

摘要：为降低低压台区线损率出现的目标误差,营造稳定、安全的线损处理环境,设计了一种考虑负荷分类状态的低压台区线损率计算方法。选取有源低压台区线损影响因子,在标定的范围之内,设计线损多负荷归一计算流程,执行线损小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)负荷分类环境,构建线损计算模型,采用K-Means负荷聚类法实现线损率计算。测试结果表明:所设计的负荷分类台区线损计算方法得出的线损目标误差均可控制在1.5%以下,表明此种计算方法的误差小,覆盖范围更为广泛,具有实际的应用价值。

摘要：阐述电网线损管理系统的设计原则,提出应用线损率算法模型构建线损管理系统的总体架构,包括硬件和软件、数据集成模块、数据查询模块的设计。探讨集成测试和功能测试的策略。

摘要：为降低台区异常数据造成的供电服务中线损率较高问题,引进支持向量机(support vector machine,SVM)技术,设计台区线损异常数据治理方法。使用传感器等相关设备,采集台区电力设备运行反馈数据;设定台区线损异常数据的聚类中心,辨识并聚类台区线损异常数据;应用VisuShrink技术,确定数据处理的阈值门限,使用小波阈值法,参照小波系数,重构异常信号,消除信号的背景噪声;引进SVM,设定训练样本集合,采用SVM中的机器学习算法,建立回归函数,辅助SVM的POS参数优化条件,控制空间粒子的粒距,通过对空间异常数据的重构,实现对台区线损异常数据的治理。以某地区大型电力企业为例,设计对比试验。试验结果表明,设计的治理方法在实际应用效果良好,实现将台区线损率稳定在5%以下。

摘要：针对现有估测方法在对有源低压台区线损率估测时,存在估测线损率与实际数值相差较大、估测效率低等问题,引入无线通信技术和双向LSTM网络,开展对有源低压台区线损率估测方法的设计研究。通过有源低压台区无线通信组网,实现台区数据交互。利用构建的通信网络环境,对有源低压台区原始数据采集,并完成预处理。利用双向LSTM网络,构建线损率估测模型。最后,为提高估测准确性,对模型进行梯度优化,实现对线损率的估测。通过对比实验证明,新的估测方法在实际应用中具备极高的估测准确性,且估测效率与现有估测方法相比也得到了显著提升。

摘要：针对传统增量配电网线损率预测模型预测效果波动大、精准度差的问题,本文提出了一种以极限学习机为切入点的预测模型优化方案。基于ELM神经网络结构,结合配电网的环境条件分析、选择适应度函数,对传统的电量参数进行优化处理。以改进极限学习算法为依据,参考增量配电网的结构构建相应的配电样本,在明确线损分布特征以及流程细则的基础上,落实增量配电网线损率预测改进模型的设计,并开展相应的仿真应用实验。结果表明,以极限学习机为切入点的增量配电网线损率预测改进模型能够全面适应增量配电网环境中的各种复杂情景,精准收集电量数据序列并分析其特征,高效预测增量配电网线损率。

摘要：为在既定供电台区内有效避免用户窃电行为的发生,从而实现对电网支路线损率数值的有效控制,提出考虑线损率波动异常的反窃电在线监测算法。通过统计线损分台区域的方式,确定关键的线损波动量影响要素,再根据线损指标核定条件,实现供电台区内的线损异常情况分析。在此基础上,选取必要的反窃电异常指标,按照评价指标体系的连接形式,确定具体的反窃电处理流程,实现反窃电在线监测。实验结果表明,应用所提监测算法,既定供电台区内用户窃电行为的发生几率明显降低,能够有效控制电网支路的线损率数值水平,符合实际应用需求。

摘要：针对现有线损预测方法受到缺失时序数据影响,导致预测精准度低的问题,提出了考虑时序数据缺失的配电网线损率动态预测方法。计算弗雷歇距离,判别正常数据集合和缺失数据集合曲线相似度。使用改进KNN方法选择嵌入式特征,通过确定缺失数据集合中的k个最近邻,补全缺失数据。构建马尔可夫预测模型,获取动态状态转移概率矩阵,得到最佳的数据区间。判断线损率波动趋势,确定售电量结构影响因子、专线管理水平影响因子、公用线管理水平影响因子。经过累加后,计算动态潮流线损率,完成线损率动态预测。由实验结果可知,该方法与实际预测结果最大误差为0.2%,具有精准预测结果。

摘要：根据线路的线损率和电压损失的定义和计算公式,推导和分析了两者之间的关系,提出在工程设计阶段通过计算线路电压损失估算预期的线损率,并对企业常用的供电线路电压损失的控制值提出建议。

摘要：供电企业财务预算编制中的一个重要环节是供电量预测、线损率预测。文章运用大数据分析原理,从已知的历史数据中寻找规律,引入同期线损率和负荷差的概念,通过预测同期线损率、当年与来年12月份的负荷差预测线损率;设计了分析线损率计算软件和线损率预测软件,并给出了应用举例。