CN113129168A - 电力台区的线损确定方法、装置及终端设备 - Google Patents

电力台区的线损确定方法、装置及终端设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113129168A
CN113129168A CN202110536654.6A CN202110536654A CN113129168A CN 113129168 A CN113129168 A CN 113129168A CN 202110536654 A CN202110536654 A CN 202110536654A CN 113129168 A CN113129168 A CN 113129168A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
line loss
power distribution
distribution area
determining
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110536654.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113129168B (zh
Inventor
李小玉
马天祥
贾伯岩
李丹
景皓
段昕
张姿姿
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
State Grid Hebei Energy Technology Service Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
State Grid Hebei Energy Technology Service Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Electric Power Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd, State Grid Hebei Energy Technology Service Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202110536654.6A priority Critical patent/CN113129168B/zh
Publication of CN113129168A publication Critical patent/CN113129168A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113129168B publication Critical patent/CN113129168B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/23—Clustering techniques

Abstract

本发明适用于电力台区技术领域，提供了电力台区的线损确定方法、装置及终端设备，其中，电力台区的线损确定方法包括：获取电力台区的电力运行参数；根据电力运行参数判断电力台区的供电是否异常；根据电力运行参数确定电力台区的线损模型；在电力台区的供电正常时，根据线损模型确定电力台区的线损；在电力台区的供电异常时，根据电力运行参数确定电力台区的权重线损矩阵，并根据权重线损矩阵和电力台区的线损模型确定电力台区的线损。本发明可以提高确定电力台区的线损准确性。

Description

电力台区的线损确定方法、装置及终端设备
技术领域
本发明属于电力台区技术领域，尤其涉及电力台区的线损确定方法、装置及终端设备。
背景技术
电力台区的线损作为衡量电力系统性能中的一项重要指标，电力台区的线损是否准确直接影响着分配电力资源的合理性。若电力台区的线损不准确，不能真实反映电力台区的用电损耗情况，则会直接影响电力资源的合理分配，会造成电力资源的利用率低。
目前大多测量电力台区的线损准确性低，不能准确反映电力台区的线损。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了电力台区的线损确定方法、装置及终端设备，以解决现有技术中测量电力台区的线损准确性低，不能准确反映电力台区的线损的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种电力台区的线损确定方法，包括：
获取电力台区的电力运行参数；
根据电力运行参数判断电力台区的供电是否异常；
根据电力运行参数确定电力台区的线损模型；
在电力台区的供电正常时，根据线损模型确定电力台区的线损；
在电力台区的供电异常时，根据电力运行参数确定电力台区的权重线损矩阵，并根据权重线损矩阵和电力台区的线损模型确定电力台区的线损。
本发明实施例的第二方面提供了一种电力台区的线损确定装置，包括获取模块、判断模块、模型确定模块、第一计算模块和第二计算模块；
获取模块，用于获取电力台区的电力运行参数；
判断模块，用于根据电力运行参数判断电力台区的供电是否异常；
模型确定模块，用于根据电力运行参数确定电力台区的线损模型；
第一计算模块，用于在电力台区的供电正常时，根据线损模型确定电力台区的线损；
第二计算模块，用于在电力台区的供电异常时，根据电力运行参数确定电力台区的权重线损矩阵，并根据权重线损矩阵和电力台区的线损模型确定电力台区的线损。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上第一方面的电力台区的线损确定方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面的电力台区的线损确定方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本发明实施例通过获取电力台区的电力运行参数；根据电力运行参数判断电力台区的供电是否异常；根据电力运行参数确定电力台区的线损模型；在电力台区的供电正常时，根据线损模型确定电力台区的线损；在电力台区的供电异常时，根据电力运行参数确定电力台区的权重线损矩阵，并根据权重线损矩阵和电力台区的线损模型确定电力台区的线损。通过判断电力台区供电是否异常，再选择不同的线损计算方法，极大提高了电力台区的线损确认的可靠性准确性，有利于电力资源的合理分配，提高电力资源的利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的电力台区的线损确定方法的实现流程示意图；
图2是本发明实施例提供的电力台区的线损确定装置的示意图；
图3是本发明实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
参见图1，其示出了本发明实施例提供的电力台区的线损确定方法的实现流程示意图。如图1所示，一种电力台区的线损确定方法，包括：
S101，获取电力台区的电力运行参数。
其中，电力台区为一台变压器的供电范围或区域。电力运行参数可以包括电力台区的售电量、对应的变压器的供电量、用户负荷数据、对应变压器的运行参数和电网线路的运行参数等。
S102，根据电力运行参数判断电力台区的供电是否异常。
可选的，可以通过电力台区的变压器供电情况和用户的用电情况判断电力台区是否供电异常，或者通过变压器的当前用电情况和历史用电情况判断电力台区是否供电异常，或者通过用户的当前用电情况和历史用电情况判断电力台区是否供电异常等。判断电力台区是否供电异常直接影响着确定电力台区的线损的准确性。
S103，根据电力运行参数确定电力台区的线损模型。
可选的，电力台区的线损模型可以有效反映电力台区的线损情况。为保证线损模型可以更加准确反映电力台区的线损情况，可以对获取的电力运行参数进行预处理，剔除无效数据。
S104，在电力台区的供电正常时，根据线损模型确定电力台区的线损。
S105，在电力台区的供电异常时，根据电力运行参数确定电力台区的权重线损矩阵，并根据权重线损矩阵和电力台区的线损模型确定电力台区的线损。
可选的，电力台区供电异常，根据线损模型直接确定电力台区的线损不够准确，此时需要根据电力运行参数确定电力台区的权重线损矩阵，权重线损矩阵包括各电力运行参数，再根据权重线损矩阵对电力台区的线损模型进行加权，得到电力台区的线损。
本发明实施例通过获取电力台区的电力运行参数；根据电力运行参数判断电力台区的供电是否异常；根据电力运行参数确定电力台区的线损模型；在电力台区的供电正常时，根据线损模型确定电力台区的线损；在电力台区的供电异常时，根据电力运行参数确定电力台区的权重线损矩阵，并根据权重线损矩阵和电力台区的线损模型确定电力台区的线损。通过判断电力台区供电是否异常，再选择不同的线损计算方法，极大提高了电力台区的线损确认的可靠性准确性，有利于电力资源的合理分配，提高电力资源的利用率。
在本发明的一些实施例中，电力台区的电力运行参数包括电力台区的售电量和电力台区对应的变压器的供电量；
上述S102“根据电力运行参数判断电力台区的供电是否异常”，包括：
若在第一预设时长内，售电量和供电量的差值的绝对值不大于第一预设差值，则判定电力台区的供电正常；
若在第一预设时长内，售电量和供电量的差值的绝对值大于第一预设差值，则判定电力台区的供电异常。
可选的，可以获取电力台区提供给所有用户的售电量，在第一预设时长内，与电力台区对应的变压器的供电量做差，差值的绝对值不大于第一预设差值，则表明电力台区的供电正常。第一预设时长和第一预设差值可以根据实际进行设置。第一预设差值可以根据电力台区的历史线损数据对应的供电量和售电量选取，如可以选取历史差值的绝对值平均值作为第一预设差值。
除了根据差值的绝对值判断供电是否正常，还可以根据供电量和售电量的比值来判断电力台区的是否供电正常。
具体的，若在第一预设时长内，供电量和售电量的比值不大于预设比值，则判定电力台区的供电正常；若在第一预设时长内，供电量和售电量的比值大于预设比值，则判定电力台区的供电异常。
在本发明的一些实施例中，电力运行参数包括电力台区的用户负荷数据；
上述S102“根据电力运行参数判断电力台区的供电是否异常”，包括：
S1021，根据模糊C均值算法确定用户负荷数据的分类数。
可选的，模糊C均值算法作为一种聚类算法，其通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。本发明实施例首先通过模糊C均值算法得到用户负荷数据的分类数。该分类数为用户负荷数据的最佳分类数。
S1022，基于随机选择法，根据用户负荷数据和分类数确定用户负荷数据的聚类中心。
可选的，采用随机选择法从所有用户负荷数据中随机选取数据，得到模糊C均值算法的初始聚类中心，再将聚类算法运行N次，得到N个聚类中心，其中N对应用户负荷数据的分类数。
S1023，根据聚类中心确定电力台区的负荷特征曲线，并根据负荷特征曲线判断电力台区的供电是否异常。
可选的，可以将N个聚类中心连接，得到的曲线为电力台区的负荷特征曲线。若用户负荷数据历史负荷数据，则可以采用相同的方式得到历史负荷特征曲线。
在本发明的一些实施例中，根据负荷特征曲线判断电力台区的供电是否异常，包括：
若在第二预设时长内，负荷特征曲线和预先确定的历史负荷特征曲线的差值的绝对值不大于第二预设差值，则判定电力台区的供电正常；
若在第二预设时长内，负荷特征曲线和历史负荷特征曲线的差值的绝对值大于第二预设差值，则判定电力台区的供电异常。
可选的，将负荷特征曲线与预先确认的历史负荷特征曲线进行比较，选取两条曲线同一个时长内的数据做差，若差值的绝对值大于第二预设差值，则判定电力台区供电异常。其中，可以选取同一个市场内的多个数据做差，计算所有数据差值的绝对值的平均值作为用于比较的数据。
可选的，以上负荷特征曲线是根据电力台区的所有用户的负荷数据确定的，若获取单个用户的一段时间内的负荷数据，则采用相同的方式得到单用户的负荷特征曲线和单用户的历史负荷特征曲线，可以根据单用户的负荷特征曲线和单用户的历史负荷特征曲线确认该用户是否用电异常，可以实现对单用户的用电情况的监测。
在本发明的一些实施例中，电力台区的线损模型，包括：
Figure BDA0003069884920000061
其中，ΔX为电力台区的线损，N为电力台区的电网结构系数，m为电力台区的电网形状系数，
Figure BDA0003069884920000062
为电力台区的电网线路首端平均电流，Rd为电力台区的电网线路等效电阻，T为电力台区的对应变压器运行时长，Si为电力台区中的第i类电能表的月损耗，ni为第i类电能表的个数，Wj为电力台区中第j台无功补偿设备的损耗。
在本发明的一些实施例中，电力运行参数包括电力台区的对应变压器的运行参数和电力台区中的电网线路的运行参数；
上述S105中“根据电力运行参数确定电力台区的权重线损矩阵，并根据权重线损矩阵和电力台区的线损模型确定电力台区的线损”，包括：
根据电力台区的对应变压器的运行参数和电力台区中的电网线路的运行参数确定电力台区的权重线损矩阵；
根据电力台区的权重线损矩阵确定电力台区的权重线损系数；
根据权重线损系数和电力台区的线损模型确定电力台区的线损。
示例性的，电力台区的对应变压器的运行参数可以包括变压器的电流I、变压器的负载率RT，电力台区中的电网线路的运行参数可以包括无功补偿率WT和线路的负载率XT；
将上述四个参数归一化，公式如下：
Figure BDA0003069884920000071
其中，x'为归一化后的运行参数，
Figure BDA0003069884920000072
为运行参数在一定时长内的平均值，xmax为运行参数在一定时长内的最大值，xmin为运行参数在一定时长内的最大值。
权重线损矩阵表示为：
Figure BDA0003069884920000073
其中，A为权重线损矩阵，I'为归一化后的变压器电流，RT'为归一化后的变压器的负载率，WT'为归一化后的无功补偿率，XT'为归一化后的线路的负载率。
求解权重线损矩阵对应的行列式的值的绝对值作为该电力台区的权重线损系数。为提高权重线损系数的可靠性，可以选取多个时长内求得的高权重线损系数的平均值作为该电力台区的权重线损系数。
将权重线损系数与电力台区的线损模型计算得到的线损值相乘得到供电异常时的电力台区的线损。
本发明实施例提供的电力台区的线损确定方法，有如下有益效果：
第一，可以判断电力台区是否供电异常，有利于电力企业实时监测电力台区的供电情况。
第二，基于电力台区不同的供电情况，采用不同的方式确认线损，提高了线损数据的准确性，更能真实反映电力台区的电力资源使用情况，有利于更合理的分配电力资源。
第三，本发明实施例在判断电力台区供电是否异常的同时，还可以判断用户的用电是否正常，在用户供电异常时，可以让工作人员及时定位和解决问题，提高电力故障排查的效率。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上述电力台区的线损确定方法，本发明实施例还提供了一种电力台区的线损确定装置，和电力台区的线损确定方法具有同样的有益效果。参见图2，示出了本发明实施例提供的一种电力台区的线损确定装置的示意图。
如图2所示，一种电力台区的线损确定装置20，可以包括获取模块201、判断模块202、模型确定模块203、第一计算模块204和第二计算模块205；
获取模块201，用于获取电力台区的电力运行参数；
判断模块202，用于根据电力运行参数判断电力台区的供电是否异常；
模型确定模块203，用于根据电力运行参数确定电力台区的线损模型；
第一计算模块204，用于在电力台区的供电正常时，根据线损模型确定电力台区的线损；
第二计算模块205，用于在电力台区的供电异常时，根据电力运行参数确定电力台区的权重线损矩阵，并根据权重线损矩阵和电力台区的线损模型确定电力台区的线损。
在本发明的一些实施例中，电力台区的电力运行参数包括电力台区的售电量和电力台区对应的变压器的供电量；判断模块202可以包括第一判断单元和第二判断单元；
第一判断单元，用于若在第一预设时长内，售电量和供电量的差值的绝对值不大于第一预设差值，则判定电力台区的供电正常；
第二判断单元，用于若在第一预设时长内，售电量和供电量的差值的绝对值大于第一预设差值，则判定电力台区的供电异常。
在本发明的一些实施例中，电力运行参数包括电力台区的用户负荷数据；判断模块202可以包括分类单元、聚类单元和曲线确定单元；
分类单元，用于根据模糊C均值算法确定用户负荷数据的分类数；
聚类单元，用于基于随机选择法，根据用户负荷数据和分类数确定用户负荷数据的聚类中心；
曲线确定单元，用于根据聚类中心确定电力台区的负荷特征曲线，并根据负荷特征曲线判断电力台区的供电是否异常。
在本发明的一些实施例中，曲线确定单元可以包括第一判断子单元和第二判断子单元；
第一判断子单元，用于若在第二预设时长内，负荷特征曲线和预先确定的历史负荷特征曲线的差值的绝对值不大于第二预设差值，则判定电力台区的供电正常；
第二判断子单元，用于若在第二预设时长内，负荷特征曲线和历史负荷特征曲线的差值的绝对值大于第二预设差值，则判定电力台区的供电异常。
在本发明的一些实施例中，模型确定模块203可以用于确定线损模型，线损模型可以表示为：
Figure BDA0003069884920000091
其中，ΔX为电力台区的线损，N为电力台区的电网结构系数，m为电力台区的电网形状系数，
Figure BDA0003069884920000092
为电力台区的电网线路首端平均电流，Rd为电力台区的电网线路等效电阻，T为电力台区的对应变压器运行时长，Si为电力台区中的第i类电能表的月损耗，ni为第i类电能表的个数，Wj为电力台区中第j台无功补偿设备的损耗。
在本发明的一些实施例中，电力运行参数包括电力台区的对应变压器的运行参数和电力台区中的电网线路的运行参数；第二计算模块205可以包括矩阵计算单元、系数计算单元和线损计算单元；
矩阵计算单元，用于根据电力台区的对应变压器的运行参数和电力台区中的电网线路的运行参数确定电力台区的权重线损矩阵；
系数计算单元，用于根据电力台区的权重线损矩阵确定电力台区的权重线损系数；
线损计算单元，用于根据权重线损系数和电力台区的线损模型确定电力台区的线损。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将终端设备的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述装置中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图3是本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。如图3所示，该实施例的终端设备30包括：一个或多个处理器300、存储器301以及存储在存储器301中并可在处理器300上运行的计算机程序302。处理器300执行计算机程序302时实现上述电力台区的线损确定方法实施例中的步骤，例如图1所示的S101至S105。或者，处理器300执行计算机程序302时实现上述电力台区的线损确定装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块201至205的功能。
示例性地，计算机程序302可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器301中，并由处理器300执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序302在终端设备30中的执行过程。例如，计算机程序302可以被分割成获取模块、判断模块、模型确定模块、第一计算模块和第二计算模块。
获取模块，用于获取电力台区的电力运行参数；
判断模块，用于根据电力运行参数判断电力台区的供电是否异常；
模型确定模块，用于根据电力运行参数确定电力台区的线损模型；
第一计算模块，用于在电力台区的供电正常时，根据线损模型确定电力台区的线损；
第二计算模块，用于在电力台区的供电异常时，根据电力运行参数确定电力台区的权重线损矩阵，并根据权重线损矩阵和电力台区的线损模型确定电力台区的线损。
其它模块或者单元可参照图2所示的实施例中的描述，在此不再赘述。
终端设备30包括但不仅限于处理器300、存储器301。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端设备的一个示例，并不构成对终端设备30的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如终端设备30还可以包括输入设备、输出设备、网络接入设备、总线等。
处理器300可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器301可以是终端设备的内部存储单元，例如终端设备的硬盘或内存。存储器301也可以是终端设备的外部存储设备，例如终端设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器301还可以既包括终端设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器301用于存储计算机程序302以及终端设备所需的其他程序和数据。存储器301还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电力台区的线损确定方法，其特征在于，包括：
获取电力台区的电力运行参数；
根据所述电力运行参数判断所述电力台区的供电是否异常；
根据所述电力运行参数确定所述电力台区的线损模型；
在所述电力台区的供电正常时，根据所述线损模型确定所述电力台区的线损；
在所述电力台区的供电异常时，根据所述电力运行参数确定所述电力台区的权重线损矩阵，并根据所述权重线损矩阵和所述电力台区的线损模型确定所述电力台区的线损。
2.如权利要求1所述的电力台区的线损确定方法，其特征在于，所述电力台区的电力运行参数包括所述电力台区的售电量和所述电力台区对应的变压器的供电量；
所述根据所述电力运行参数判断所述电力台区的供电是否异常，包括：
若在第一预设时长内，所述售电量和所述供电量的差值的绝对值不大于第一预设差值，则判定所述电力台区的供电正常；
若在所述第一预设时长内，所述售电量和所述供电量的差值的绝对值大于所述第一预设差值，则判定所述电力台区的供电异常。
3.如权利要求1所述的电力台区的线损确定方法，其特征在于，所述电力运行参数包括所述电力台区的用户负荷数据；
所述根据所述电力运行参数判断所述电力台区的供电是否异常，包括：
根据模糊C均值算法确定所述用户负荷数据的分类数；
基于随机选择法，根据所述用户负荷数据和所述分类数确定所述用户负荷数据的聚类中心；
根据所述聚类中心确定所述电力台区的负荷特征曲线，并根据所述负荷特征曲线判断所述电力台区的供电是否异常。
4.如权利要求3所述的电力台区的线损确定方法，其特征在于，所述根据所述负荷特征曲线判断所述电力台区的供电是否异常，包括：
若在第二预设时长内，所述负荷特征曲线和预先确定的历史负荷特征曲线的差值的绝对值不大于第二预设差值，则判定所述电力台区的供电正常；
若在所述第二预设时长内，所述负荷特征曲线和所述历史负荷特征曲线的差值的绝对值大于所述第二预设差值，则判定所述电力台区的供电异常。
5.如权利要求1所述的电力台区的线损确定方法，其特征在于，所述电力台区的线损模型，包括：
Figure FDA0003069884910000021
其中，ΔX为电力台区的线损，N为所述电力台区的电网结构系数，m为所-
述电力台区的电网形状系数，I为所述电力台区的电网线路首端平均电流，Rd为所述电力台区的电网线路等效电阻，T为所述电力台区的对应变压器运行时长，Si为所述电力台区中的第i类电能表的月损耗，ni为第i类电能表的个数，Wj为所述电力台区中第j台无功补偿设备的损耗。
6.如权利要求1至5任一项所述的电力台区的线损确定方法，其特征在于，所述电力运行参数包括所述电力台区的对应变压器的运行参数和所述电力台区中的电网线路的运行参数；
所述根据所述电力运行参数确定所述电力台区的权重线损矩阵，并根据所述权重线损矩阵和所述电力台区的线损模型确定所述电力台区的线损，包括：
根据所述电力台区的对应变压器的运行参数和所述电力台区中的电网线路的运行参数确定所述电力台区的权重线损矩阵；
根据所述电力台区的权重线损矩阵确定所述电力台区的权重线损系数；
根据所述权重线损系数和所述电力台区的线损模型确定所述电力台区的线损。
7.一种电力台区的线损确定装置，其特征在于，包括获取模块、判断模块、模型确定模块、第一计算模块和第二计算模块；
所述获取模块，用于获取电力台区的电力运行参数；
所述判断模块，用于根据所述电力运行参数判断所述电力台区的供电是否异常；
所述模型确定模块，用于根据所述电力运行参数确定所述电力台区的线损模型；
所述第一计算模块，用于在所述电力台区的供电正常时，根据所述线损模型确定所述电力台区的线损；
所述第二计算模块，用于在所述电力台区的供电异常时，根据所述电力运行参数确定所述电力台区的权重线损矩阵，并根据所述权重线损矩阵和所述电力台区的线损模型确定所述电力台区的线损。
8.如权利要求7所述的电力台区的线损确定装置，其特征在于，所述电力台区的电力运行参数包括所述电力台区的售电量和所述电力台区对应的变压器的供电量；所述判断模块包括第一判断单元和第二判断单元；
所述第一判断单元，用于若在第一预设时长内，所述售电量和所述供电量的差值的绝对值不大于第一预设差值，则判定所述电力台区的供电正常；
所述第二判断单元，用于若在所述第一预设时长内，所述售电量和所述供电量的差值的绝对值大于所述第一预设差值，则判定所述电力台区的供电异常。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述电力台区的线损确定方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述电力台区的线损确定方法的步骤。
CN202110536654.6A 2021-05-17 2021-05-17 电力台区的线损确定方法、装置及终端设备 Active CN113129168B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110536654.6A CN113129168B (zh) 2021-05-17 2021-05-17 电力台区的线损确定方法、装置及终端设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110536654.6A CN113129168B (zh) 2021-05-17 2021-05-17 电力台区的线损确定方法、装置及终端设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113129168A true CN113129168A (zh) 2021-07-16
CN113129168B CN113129168B (zh) 2022-03-25

Family

ID=76782051

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110536654.6A Active CN113129168B (zh) 2021-05-17 2021-05-17 电力台区的线损确定方法、装置及终端设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113129168B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113792264A (zh) * 2021-09-10 2021-12-14 广东电网有限责任公司 一种用电量异常用户识别方法、装置、设备和介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015090090A1 (zh) * 2013-12-18 2015-06-25 国家电网公司 一种特高压交流跨区电能交易中综合网损率的确定方法
CN104779699A (zh) * 2014-01-13 2015-07-15 国网上海市电力公司 一种多功能站点线损管理系统
CN110309485A (zh) * 2019-07-03 2019-10-08 贵州电网有限责任公司 一种基于台区数据特征分类的线损率标杆值计算方法
CN111738364A (zh) * 2020-08-05 2020-10-02 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 一种基于用户负荷与用电参量相结合的窃电检测方法
CN111768107A (zh) * 2020-07-01 2020-10-13 北京易达未来科技有限公司 一种确定公变台区线损率合理区间的方法
CN112288303A (zh) * 2020-11-05 2021-01-29 国家电网有限公司 确定线损率的方式、装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015090090A1 (zh) * 2013-12-18 2015-06-25 国家电网公司 一种特高压交流跨区电能交易中综合网损率的确定方法
CN104779699A (zh) * 2014-01-13 2015-07-15 国网上海市电力公司 一种多功能站点线损管理系统
CN110309485A (zh) * 2019-07-03 2019-10-08 贵州电网有限责任公司 一种基于台区数据特征分类的线损率标杆值计算方法
CN111768107A (zh) * 2020-07-01 2020-10-13 北京易达未来科技有限公司 一种确定公变台区线损率合理区间的方法
CN111738364A (zh) * 2020-08-05 2020-10-02 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 一种基于用户负荷与用电参量相结合的窃电检测方法
CN112288303A (zh) * 2020-11-05 2021-01-29 国家电网有限公司 确定线损率的方式、装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113792264A (zh) * 2021-09-10 2021-12-14 广东电网有限责任公司 一种用电量异常用户识别方法、装置、设备和介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113129168B (zh) 2022-03-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114298863B (zh) 一种智能抄表终端的数据采集方法及系统
CN104794206B (zh) 一种变电站数据质量评价系统及方法
CN110429653B (zh) 考虑储能和dr的农网分布式光伏消纳方法及终端设备
CN107525964B (zh) 一种基于融合决策的非侵入式负荷识别方法及装置
CN113191575B (zh) 配电网检修停电方式的优化方法、装置、终端和存储介质
CN113129168B (zh) 电力台区的线损确定方法、装置及终端设备
CN115684809A (zh) 一种基于虚拟电厂的用户端用电测试系统
CN109242722A (zh) 台区线损在线监测方法、系统及终端设备
CN114528951A (zh) 一种配网线路单线图异常诊断分析方法、系统及装置
CN111027886A (zh) 一种考虑单位成本效用的低电压治理方案的评估方法
CN113792967A (zh) 分布式光伏运行状态评估方法、装置及电子设备
CN109272237A (zh) 一种用电异常的识别方法、系统及终端设备
CN111953025A (zh) 配电网分布式光伏消纳能力确定方法及系统
CN110687379A (zh) 一种拓扑可配置的非侵入式楼宇用电设备监测分析系统
CN114462676A (zh) 一种用户侧储能优化方法及系统
CN112465196A (zh) 一种系统负荷预测方法、装置、设备和存储介质
CN114462298A (zh) 电力计量资产管理方法、装置、设备及存储介质
CN113783182A (zh) 配电变压器负载优化方法及电子设备
CN113393099A (zh) 配电网项目群价值指标评估方法、装置及终端设备
CN112994002A (zh) 一种电力可移动负荷识别方法
Mihaela et al. Smart Hub Electric Energy Data Aggregation Platform for Prosumers Grid Integration
CN112734245B (zh) 低压配电回路监测方法、装置及设备
CN114282920A (zh) 电费抄核收账系统及方法
CN117647699A (zh) 一种基于状态感知数据的配电电缆状态评价方法
CN113872210A (zh) 一种电网关键断面潮流校核方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant