基于多源数据挖掘的低压配电网线损智能诊断模型

被引：15

作者：

宋惠忠 ^{[1
]}

顾华忠 ^{[1
]}

顾韬 ^{[1
]}

韦安强 ^{[1
]}

周子誉 ^{[2
]}

机构：

[1] 国网浙江海宁市供电有限公司

[2] 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司

来源：

浙江电力 | 2017年 / 36卷 / 12期

关键词：

配电网; 线损; 数据挖掘; 智能诊断;

D O I：

10.19585/j.zjdl.201712012

中图分类号：

TM73 [电力系统的调度、管理、通信];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对目前中低压配电网线损治理中存在的影响因素多、基础数据量大、异常诊断分析复杂、排查效率低等问题,结合多年线损管理经验,构建了中低压配电网线损智能诊断模型。通过融合PMS2.0系统、用电采集系统、营销业务系统的设备档案、用户档案、用电负荷等多源数据,采用多维度的分析视角叠加,实现低压配电网线损异常的智能诊断,精准定位导致线损异常的关键节点,极大提高了线损管理水平,取得了显著的管理效益、经济效益和社会效益。

引用

页码：57 / 62

页数：6

共 21 条

[1]

基于电网智能化的中低压线损管理研究.[D].李超英.天津大学.2012, 07

[2]

Artificial neural network development by means of a novel combination of grammatical evolution and genetic algorithm.[J].Fardin Ahmadizar;Khabat Soltanian;Fardin AkhlaghianTab;Ioannis Tsoulos.Engineering Applications of Artificial Intelligence.2015,

[3]

电力负荷预测技术及其应用.[M].牛东晓等; 编著.中国电力出版社.2009,

[4] 基于载波通信技术的低压配电网设备自动化识别系统 [J].