[发明专利]海量数据驱动下台区线损率异常时段智能辨识及预警方法

说明书

本发明公开了海量数据驱动下台区线损率异常时段智能辨识及预警方法，从台区线损率异常时段智能辨识及预警分析的实际应用出发，对台区线损率数据进行分析，计算异常线损率的持续时间，同时通过考虑用户用电量和台区线损率重合度的特性，建立隶属度函数，从而找出异常关联用户，并给出线损率异常的预警信息。本发明能很好地解决海量数据下辨识台区线损率异常时段和异常预警的问题，提高判断线损率异常的准确性和效率，有利于改善配电台区中线损率异常判断不及时以及排查困难的实际问题。本发明能够进行台区线损率异常自动预警和快速定位，提高判断线损率异常的准确性和效率，有利于改善配电台区中线损率异常判断不及时以及排查困难的实际问题。

技术领域

本发明涉及一种海量数据驱动下台区线损率异常时段智能辨识及预警方法，属于线损率异常时段判断技术。

背景技术

有效降低电力损耗是电力企业在线损管理工作中的长期目标，线损管理更是电力企业运行管理中的重点。线损异常分析又是线损管理工作的核心，它通过对线损数据进行分析，及时掌握电网中各部分的运行状况并找到相应的问题所在，这有助于及时查找出异常原因，排除电网的故障，从而有效地提升供电企业的整体管理水平。在进行线损率异常分析时，现有的线损率异常时段判断方法条件单一，只展示线损率，不能明确线损率异常的具体时间段，不能明确是高线损率还是负线损率，缺少对线损率持续时间的判断，缺少将线损率与用户用电量结合起来讨论的分析，这极大地影响了线损率异常分析的工作。

台区线损异常时段判断工作可以帮助人员准确找出相应的异常线损率数据，提高效率，从而为线损管理提供科学依据，最终有利于及时发现台区线损的异常所在。因为电网输送电能过程中电量损失无法避免，且造成线损原因众多，线损量变化复杂、且无法及时确定，且台区线损率数据量繁多，因此在进行线损率异常原因判断前，有必要对台区线损率进行异常时段的判断工作。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种海量数据驱动下台区线损率异常时段智能辨识及预警方法，获取台区线损率数据；根据线损率历史数据建立线损率的隶属度函数；通过隶属度函数对线损率进行分类，确定不同线损率异常的时段；计算异常线损率的持续时间；确定在线损率异常时段上用户用电量的异常时段；计算线损率异常时段上与各自对应的用户用电量异常时段的重合度；根据专家经验建立模糊规则中关于两种异常时段重合度的隶属度函数；利用隶属度函数辨识线损率异常时段和用户用电量异常时段之间的关系，找出异常关联用户；给出线损率异常的预警信息，显示台区线损率异常时段，对应的持续时间以及影响线损率异常的关联用户信息。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种海量数据驱动下台区线损率异常时段智能辨识及预警方法，包括如下步骤：

S1、获取台区的线损率历史数据；

S2、根据台区的线损率历史数据建立模糊规则中的隶属度函数；

S3、通过步骤S2得到的隶属度函数对线损率进行分类，并确定各线损率异常时段；

S4、计算线损率异常持续时间；

S5、计算与各线损率异常时段对应的用户用电量异常时段的重合度；

S6、根据专家经验建立模糊规则中关于线损率异常时段和用户用电量异常时段重合度的隶属度函数；

S7、利用步骤S6得到的隶属度函数分析线损率异常时段和用户用电量异常时段之间的关系，找出异常关联用户；

S8、输出线损率异常预警信息，显示线损率异常时段、线损率异常持续时间以及异常关联用户。