[發明專利]臺區線損率的預測方法、裝置

在審

• 申請號: 202011194121.6
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112288172A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 馬曉琴;薛曉慧;郭志華;孟祥甫;羅紅郊;馬占海;薛峪峰;厲娜;芮光輝;郭小鶴;張俊超;嚴嘉正
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司;國網青海省電力公司;國網青海省電力公司信息通信公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 周春枚

本申請公開了一種臺區線損率的預測方法、裝置。其中，該方法包括：從預定系統自動采集臺區內的電氣數據；根據電氣數據確定臺區的原始電氣特征指標數據，原始電氣指標特征數據，其中，預定系統，包括：電力公司用電信息信息采集系統、營銷業務應用系統、電力地理資訊系統GIS、電力管理系統PMS；對原始電氣特征指標數據進行預設處理，得到目標電氣特征指標數據，基于目標電氣特征指標數據確定長短時記憶LSTM模型；將電氣數據輸入至長短時記憶LSTM模型，得到臺區線損率的預測值。本申請解決了由于相關技術中的機器學習算法面臨大規模高維度數據分析時泛化能力較差造成的預計結果不準確，且耗時較長的技術問題。

技術領域

本申請涉及電力領域，具體而言，涉及一種臺區線損率的預測方法、裝置。

背景技術

隨著國網公司線損精益化管理工作的深入開展，傳統一刀切方式的線損合格率考核方式，已不再滿足線損精益化管理要求，供電企業需要迫切找到一種有效計算線損合理區間的方法，動態預測各臺區的線損合理區間，實現一臺區一指標，實時、高效預警線損率超標臺區，提出降低臺區線損的技術手段等措施建議，從而優化配網規劃與建設方案、規范低壓客戶管理，實現節能減排和資源的優化配置，提升公司經營管理水平。目前對電網線損率計算方法已經有很多，主要分為傳統方法和基于機器學習的方法。傳統方法如最大負荷損耗小時法、平均電流損耗算法、均方根電流法、臺區損失率法、和等值電阻法等；機器學習的方法有基于支持向量機的計算方法、基于神經網絡和改進的自適應二次變異差分進化算法、基于改進K-means聚類和BP神經網絡的計算方法。

對于傳統線損計算方法由于它們與配電網耗電模型出入較大，計算精度通常較低；采用機器學習算法對于線損的計算或預測準確率都有了較大的提升，但是存在一定的局限性，基于支持向量機的計算方法，在數據量較大時模型訓練效率較低，另外在特征維度空間較大時很難找到合適的核函數；采用k-means聚類和BP神經網絡的計算方法，由于聚類算法初始化中心是隨機選定，不同初始值會導致不同的分類結果，當分類不準確時容易造成參數重構誤差較大的缺陷。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本申請實施例提供了一種臺區線損率的預測方法、裝置，以至少解決由于相關技術中的機器學習算法面臨大規模高維度數據分析時泛化能力較差造成的預計結果不準確，且耗時較長的技術問題。

根據本申請實施例的一個方面，提供了一種臺區線損率的預測方法，包括：從預定系統自動采集臺區內的電氣數據；根據電氣數據確定臺區的原始電氣特征指標數據，原始電氣指標特征數據，其中，預定系統，包括：電力公司用電信息信息采集系統、營銷業務應用系統、電力地理資訊系統GIS、電力管理系統PMS；對原始電氣特征指標數據進行預設處理，得到目標電氣特征指標數據，基于目標電氣特征指標數據確定長短時記憶LSTM模型；將電氣數據輸入至長短時記憶LSTM模型，得到臺區線損率的預測值。

可選地，根據電氣數據確定臺區的原始電氣特征指標數據，包括：對從預定系統自動采集的電氣數據進行篩選，得到原始電氣特征指標數據；其中，原始電氣特征指標數據，包括：供電半徑、負載率、功率因數、三相平衡度、負荷特征、網架結構、居民用戶數、臺區電能表總數、抄表成率。

可選地，對原始電氣特征指標數據進行預設處理，得到目標電氣特征指標數據，包括：采用數據平滑技術剔除原始電氣特征指標數據的野值，得到第一電氣特征指標數據；對第一電氣特征指標數據進行歸一化處理，得到目標電氣特征指標數據。

可選地，對第一電氣特征指標數據進行歸一化處理，得到目標電氣特征指標數據，包括：確定樣本臺區內第一電氣特征指標數據對應的第一數值；計算第一數值對應的第二數值，其中，第二數值為第一數值的平均值；根據第一數值和第二數值確定第三數值，其中，第三數值為第一數值對應的方差；根據第一數值、第二數值與第三數值得到目標電氣特征指標數據。