[发明专利]一种基于DNN的低压台区线损率标杆值设定方法有效
申请号: | 201910603337.4 | 申请日: | 2019-07-05 |
公开(公告)号: | CN110490409B | 公开(公告)日: | 2022-09-09 |
发明(设计)人: | 吴伟将;李平;周玉;徐博;王黎明;徐明珠;赵勇;刘飞;栾奇麒;王松;易永仙;陆婋泉;王瑾然;李欣然;刘玲;孙国强 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;江苏方天电力技术有限公司;河海大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/08 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 211103 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 dnn 压台 区线损率 标杆 设定 方法 | ||
本发明公开了线损率技术领域的一种基于DNN的低压台区线损率标杆值设定方法,旨在解决现有技术中缺少台区线损率标杆值指标的技术问题,基于现有的用电管理系统采集台区运行数据,筛选出台区线损率的影响因子;对台区线损率进行相关性分析,提取出影响线损率的线损率关键因子;基于深度神经网络算法对关键因子和台区线损率进行建模,计算出台区线损率的标杆值;根据计算出的台区线损率标杆值对线损异常台区进行调整。本发明所述方法以实际运行数据为依据,提取出影响线损率的关键因子,利用DNN建立低压台区线损率标杆值计算模型。该方法能够给出低压台区线损率的标杆值,为各类台区线损提供一把“标尺”,明确降损方向。
技术领域
本发明属于线损率技术领域,具体涉及一种基于DNN的低压台区线损率标杆值设定方法。
背景技术
电力系统中发电厂生产的电能是通过电力网的输电、变电和供电环节供给用户的。在输送和分配电能的过程中,电力网中各元件(如变压器,输电线路,补偿和调整设备以及测量和保护装置等)都要消耗一定的电能。
一个低压台区是指一台配电变压器的供电范围或区域。低压台区线损计算的范围是从台区配电变压器出口装设的电度表处开始,到各用户电能表为止。在该范围内,所有元件中各种形式的电能损耗均应计入电力网线损中。线损率为线损电量占配变供电量的百分率,是衡量线损高低的指标,也是衡量电力系统经济性的一项重要指标,同时也是表征电力系统规划设计水平、生产技术水平和经营管理水平的一项综合性技术指标。
线损率在评价电力系统的经济运行中扮演着重要的角色,线损管理是电力公司的重点管理内容之一。目前我国线损管理采用《线损四分管理标准》,根据“分压、分区、分线、分台区”的原则对线损进行全面管理。根据国家电网的测算,380V低压电网的损耗量占总损耗量的1/5,其是一个重损层。而低压电网线损管理普遍采用分台区的管理手段,所以研究台区线损情况、分析影响台区线损的重要因素对提高配电网的经济运行水平具有重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于DNN的低压台区线损率标杆值设定方法,以解决现有技术中缺少台区线损率标杆值指标的技术问题。
为达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:一种基于DNN的低压台区线损率标杆值设定方法,包括以下步骤:
a、基于现有的用电管理系统采集台区运行数据,筛选出台区线损率的影响因子;
b、对台区线损率进行相关性分析,提取出影响线损率的线损率关键因子;
c、基于深度神经网络算法对关键因子和台区线损率进行建模,计算出台区线损率的标杆值;
d、根据计算出的台区线损率标杆值对线损异常台区进行调整。
所述步骤c包括以下步骤:
ca、对深度神经网络各层加激活函数:
yi=σ(xi)=σ(Wiyi-1+bi) (2)
其中,yi表示第i层的输出,yi-1表示第i-1层的输出,xi表示第i层的输入,Wi表示第i层和第i-1层之间的权重,bi表示第i层和第i-1层之间的偏差,σ表示激活函数;
cb、对深度神经网络进行逐层初始化,再利用BP算法对深度神经网络进行训练,即误差反向传播过程。这个过程中采用随机梯度下降(SGD)更新权重Wi和偏差bi,达到参数逐层学习从而不断提高模型预测精度。其中,常用的损失函数有均方根误差(MSE),公式如下:
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