發(fā)布時間：2020-03-22 13:17

【摘要】：線損管理在一個地區(qū)的電網(wǎng)發(fā)展中起著重要作用。線損的異常分析和精確預(yù)測可以對電網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃、降損措施制定起到指導(dǎo)作用。隨著智能電表的推廣和用電信息采集系統(tǒng)的不斷完善,電力大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來�，F(xiàn)有的線損異常識別方法多基于人力,在時效性和準(zhǔn)確性上的提高上存在局限性。此外,傳統(tǒng)的線損預(yù)測方法在大數(shù)據(jù)集的情況下無法準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)序列特征,預(yù)測精度受限。因此如何結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù),將數(shù)據(jù)挖掘與深度學(xué)習(xí)理論應(yīng)用到線損的異常分析和預(yù)測中解決傳統(tǒng)方法的問題,具有重要的研究意義。本文研究了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐的電網(wǎng)線損分析方法,主要工作如下:(1)對線損計(jì)算、線損異常分析、線損預(yù)測的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了大量調(diào)研,就深度學(xué)習(xí)等技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了總結(jié);(2)比較幾類常用的理論線損計(jì)算方法(均方根電流法、等值電阻法和基于潮流計(jì)算的線損計(jì)算方法)的原理和結(jié)果,得出了不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景;(3)基于三種不同的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的組合模型對線損異常進(jìn)行分析研究,建立電網(wǎng)運(yùn)營數(shù)據(jù)異常樣本庫,提出了線損異常發(fā)生判別、異常發(fā)生時間確定和異常地點(diǎn)的定位,最后通過算例驗(yàn)證了該方法的準(zhǔn)確性和可行性。(4)基于深度學(xué)習(xí)理論,分析了標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對長序列建模的缺陷,提出了利用長短記憶單元網(wǎng)絡(luò)對于學(xué)習(xí)長期依賴問題的優(yōu)勢,在完整數(shù)據(jù)集下,建立基于長短記憶單元網(wǎng)絡(luò)的線損預(yù)測模型,利用記憶單元強(qiáng)大的記憶能力,對線損長時間序列的特征進(jìn)行提取、存儲、分比重使用、反饋至網(wǎng)絡(luò)和再提取的方式有效地獲取線損曲線的變化規(guī)律,經(jīng)過算例驗(yàn)證,比較該模型與標(biāo)準(zhǔn)RNN和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果,預(yù)測精度有效提高。(5)在數(shù)據(jù)缺失的情況下,基于大數(shù)據(jù)理論,提出了序列模式的數(shù)據(jù)修復(fù)方法,并通過算例驗(yàn)證了該方法能夠有效地解決在缺失數(shù)據(jù)下應(yīng)用傳統(tǒng)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)不全精度不高的問題。隨著智能電網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展,可獲得的高質(zhì)量電力數(shù)據(jù)勢必增大。而大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及深度學(xué)習(xí)理論的分析方法不僅對數(shù)據(jù)完整性要求低,且具有強(qiáng)大的適應(yīng)性和精準(zhǔn)性,在未來線損分析研究中的作用將不斷增大,并且為未來的電力系統(tǒng)精細(xì)化管理打下基礎(chǔ)。
【圖文】：

文 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐的線損異常分析與線究計(jì)劃”(BigDataResearchandDevelopment Initiative)來推動6]。時代的到來也推動了電力大數(shù)據(jù)的發(fā)展，在國外，各個科研大數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析上不斷有新的突破。法國電力公司(EDF)作為全球領(lǐng)先的電力基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)提供商，通過設(shè)立專業(yè)機(jī)強(qiáng)分析能力，不斷發(fā)掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，為企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型與服支撐[27]，目前全法已經(jīng)安裝 3500 萬智能電表，電表產(chǎn)生的到 PB 級。美國在智能電網(wǎng)技術(shù)上處于世界前沿，美國 BG&擎平臺的應(yīng)用模塊對其內(nèi)部的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)和其服務(wù)區(qū)內(nèi)的所，每天集成分析上千萬條數(shù)據(jù)，傳輸上億條數(shù)據(jù)[28]；美國 U心聯(lián)合當(dāng)?shù)卣悄懿块T開發(fā)了洛杉磯電力地圖，，通過收集而有助于直觀地分析提高能源效率以及制定有效政策。

圖 3-3 用戶線損示例圖Fig 3-3 Sample of Line Loss隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的成熟，離群點(diǎn)挖掘已成功應(yīng)用到多個領(lǐng)域，并越來越受到各行各業(yè)的重視。典型的實(shí)例包括：入侵檢測、天氣預(yù)報(bào)以及故障檢測等。而故障檢測即為本章主要研究內(nèi)容。文獻(xiàn)[42]對離群點(diǎn)挖掘主要解決兩個問題做了如下定義：①對于給定的數(shù)據(jù)集，什么樣的對象被認(rèn)為是離群點(diǎn)；②如何使用有效的方法挖掘這些離群點(diǎn)。根據(jù)檢測原理的不同，離群點(diǎn)挖掘方法可以劃分為以下幾類：a. 基于統(tǒng)計(jì)分布的方法b. 基于距離的方法c. 基于偏差的方法d. 基于密度的方法其中基于距離和基于密度的方法適用性較廣，因此本文對其中兩種方法的原理進(jìn)行分析比對，選擇更適合用于線損異常點(diǎn)判別的算法。（1）k-NN 算法基于 k-NN 的離群點(diǎn)檢測算法是一種比較簡單的檢測方法[43]，k-NN 算法的原理
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM714.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2595092