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[發明專利]一種線損異常定位的方法及系統有效

專利信息
申請號: 201410020772.1 申請日: 2014-01-17
公開(公告)號: CN103729746B 公開(公告)日: 2017-06-16
發明(設計)人: 李穎杰;劉麗珠;鄭筠;包賢祿 申請(專利權)人: 深圳供電局有限公司
主分類號: G06F17/30 分類號: G06F17/30;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 深圳匯智容達專利商標事務所(普通合伙)44238 代理人: 潘中毅,熊賢卿
地址: 518000 廣東省深圳市*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 異常 定位 方法 系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及電力系統線損分析技術領域,尤其涉及一種線損異常定位的方法及系統。

背景技術

線損是衡量電力企業的一項重要綜合性經濟指標,貫穿“發、輸、配、用”整個過程,綜合反映了電網規劃設計、生產技術和運營管理水平。如何通過線損這一數據,挖掘潛藏數據背后異常信息,及時識別并終止異常。在龐大、結構復雜的數據面前,需要設計一套簡便、高效、嚴謹的線損異常精確定位信息系統進行統一管理、分析和運用。

目前,國內具有線損統計功能的系統主要有營銷系統和計量自動化系統,但這兩個系統僅停留在線損統計層面上,并未對異常情況作進一步的深究。同時,與線損相關聯的龐大信息單一且分散在營銷系統、配網調度系統及計量自動化三大系統內,數據核查分析需在三大系統之間來回切換,甚至在同一系統,也因所需數據在不同的模塊中,需在不同界面來回查找,費時費力。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種線損異常定位的方法及系統,可以解決現有技術中線損缺乏自動化手段診斷分析、排查難度大以及工作量繁重的問題。

為了解決上述技術問題,本發明實施例提供了一種線損異常定位的方法,所述方法包括:

得到多個線損線路以及每一線損線路上的多個月線損率,根據預先定義的月線損計算模型、所述得到的多個線損線路以及每一線損線路上的多個月線損率,重新計算所述得到的每一線損線路上大于預設閾值的每一月線損率,并待所述重新計算的每一月線損率與所述預設閾值比較后,確定實際月線損線路、所述實際月線損線路上的每一實際線損月份以及所述每一實際線損月份的線損情況;

得到所述多個線損線路上每一月中的每一日線損量,根據所述得到的多個線損線路上每一月中的每一日線損量,計算出處于同一線損線路、同一月份中相鄰天數之間的日線損量差值,并待所述計算出的日線損量差值與預設的日線損量突變值比較后,確定實際日線損線路、所述實際日線損線路上的每一實際線損日以及所述每一實際線損日的線損情況;

其中,所述得到多個線損線路以及每一線損線路上的多個月線損率,根據預先定義的月線損計算模型、所述得到的多個線損線路以及每一線損線路上的多個月線損率,重新計算所述得到的每一線損線路上大于預設閾值的每一月線損率,并待所述重新計算的每一月線損率與所述預設閾值比較后,確定實際月線損線路、所述實際月線損線路上的每一實際線損月份以及所述每一實際線損月份的線損情況的具體步驟包括:

得到多個線損線路以及每一線損線路上的多個月線損率;

判斷所述得到的每一線損線路上的每一月線損率是否大于所述預設閾值;

如果是,則核查月線損率大于所述預設閾值的線損線路,根據所述預先定義的月線損計算模型,重新計算所述核查的線損線路上大于所述預設閾值的每一月線損率;

判斷所述核查的線損線路上重新計算的每一月線損率是否大于所述預設的閾值;

如果是,則實際月線損線路為所述重新計算的月線損率大于預設閾值的線損線路,實際線損月份為所述實際月線損線路上重新計算的每一月線損率大于所述預設閾值的月份,得到所述實際月線損線路中的多個實際線損月份;

根據所述得到的多個實際線損月份,在所述預先定義的月線損計算模型中,獲得每一實際線損月份對應于多個模型參數的異常情況;

根據所述獲得的每一實際線損月份對應于多個模型參數的異常情況,確定所述每一實際線損月份的線損情況。

其中,在所述得到多個線損線路以及每一線損線路上的多個月線損率,根據預先定義的月線損計算模型、所述得到的多個線損線路以及每一線損線路上的多個月線損率,重新計算所述得到的每一線損線路上大于預設閾值的每一月線損率,并待所述重新計算的每一月線損率與所述預設閾值比較后,確定實際月線損線路、所述實際月線損線路上的每一實際線損月份以及所述每一實際線損月份的線損情況的步驟之前,所述方法還包括:

預先定義月線損計算模型以及所述月線損計算模型所含的各有關模型參數。

其中,所述根據所述獲得的每一實際線損月份對應于多個模型參數的異常情況,確定所述每一實際線損月份的線損情況的步驟具體為:

在所述預先定義的月線損計算模型中,當所述獲得的每一實際線損月份對應于一個或多個模型參數的結果顯示為異常時,排查每一所述結果顯示為異常的模型參數,并確定所述排查結果顯示為異常的模型參數為所述每一實際線損月份的線損情況。

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