[發明專利]一種確定無源臺區線損率的主影響因素的方法及系統

在審

• 申請號: 202011478503.1
• 申請日: 2020-12-15
• 公開（公告）號: CN112699920A
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 刁新平;李媛;譚煌;于海波;張密;喬文俞;劉婧;谷凱;郭俊岑;李亞杰;張琪;田成明;姚力;章江銘;倪琳娜
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院有限公司;國網浙江省電力有限公司營銷服務中心;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/02;G06N3/08
• 代理公司: 北京工信聯合知識產權代理有限公司 11266
• 代理人: 夏德政

本發明公開了一種確定無源臺區線損率的主影響因素的方法及系統包括：獲取多個臺區的原始的臺區線損特征數據，并進行預處理；根據臺區容量對多個經過處理的臺區線損特征數據進行分組，并對每組的經過處理的臺區線損特征數據進行聚類處理，確定每個經過處理的臺區線損特征數據對應的簇；采用主成分分析法對經過處理的臺區線損特征數據進行降維處理，并根據各成分的貢獻率確定至少一個主成分；確定與每個主成分相關性最強的特征類別為無源臺區線損率的主影響因素；確定訓練數據集和測試數據集，基于選取的臺區線損主要影響因素構建用于確定無源臺區線損率的神經網絡初始模型，以驗證所確定的無源臺區線損率主要影響因素的合理性。

技術領域

本發明涉及基于機器學習的電力系統數據處理技術領域，并且更具體地，涉及一種確定無源臺區線損率的主影響因素的方法及系統。

背景技術

電力系統正常運行時，在發電、輸電、配電和用電四個環節上均會產生不同程度的線路損耗，其中線路損耗電量占供電總量的比例即為線損率。作為電網運行過程中的重要指標，線損率的準確計算一直是電力企業的研究重心。低壓臺區通常指一臺變壓器低功率測的供電區域，而低壓無源臺區線損率的準確計算對于電網運行情況的分析至關重要，尤其是對于高損臺區及其他線損率異常臺區的有效識別起到重要作用。基于上述原因，尋找一種確定無源臺區線損率的主影響因素的方法是有研究價值的。目前臺區線損的計算方法主要包括臺區損耗率法、等值電阻法、牛頓拉普遜法、回歸分析法等。由于上述的傳統線損率計算方法對于包括網架結構、線路長度、線路阻抗、實抄電量等相關數據過于依賴，且難以考慮到更加復雜的線損率影響因素，如居民用電比例等因素，因此根據實際情況，在現有低壓無源臺區統計數據的基礎上進行篩選與分析。

因此，需要研究一種確定對無源臺區線損率的主影響因素的方法。

發明內容

本發明提出一種確定無源臺區線損率的主影響因素的方法及系統，以解決低壓無源臺區線損率難以準確計算的問題。

為了解決上述問題，根據本發明的一個方面，提供了一種確定無源臺區線損率的主影響因素的方法，所述方法包括：

獲取多個臺區的原始的臺區線損特征數據，并對所述每個原始的臺區線損特征數據進行預處理，以獲取多個經過處理的臺區線損特征數據；

根據臺區容量對多個經過處理的臺區線損特征數據進行分組，并對每組的經過處理的臺區線損特征數據進行聚類處理，確定每個經過處理的臺區線損特征數據對應的簇；

采用主成分分析法對經過處理的臺區線損特征數據進行降維處理，并根據各成分的貢獻率確定至少一個主成分；

確定與每個主成分相關性最強的特征類別為無源臺區線損率的主影響因素；

基于每個經過處理的臺區線損特征數據對應的簇，確定訓練數據集和測試數據集，構建基于臺區線損特征數據的用于確定無源臺區線損率的神經網絡初始模型，并根據所述訓練數據集和測試數據集對所述用于確定無源臺區線損率的神經網絡初始模型進行訓練和測試，以獲取用于確定無源臺區線損率的神經網絡優化模型，以準確計算無源臺區線損率，并對所確定的無源臺區線損率主影響因素的合理性進行驗證；

優選地，其中所述臺區線損特征數據對應的特征類別，包括：臺區居民用戶比例、功率因數、負載率、三相不平衡度和最大負荷。

優選地，其中所述對所述每個原始的臺區線損特征數據進行預處理，以獲取多個經過處理的臺區線損特征數據，包括：