一种基于数据挖掘技术的线损管理方法

    公开(公告)号:CN111553568A

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN202010295451.8

    申请日:2020-04-15

    Abstract: 本发明提供一种基于数据挖掘技术的线损管理方法,从采集到的台区电力运行数据中,提取线损计算参数;将线损计算参数导入数据库中,将数据库与数据挖掘软件连接;利用数据挖掘软件中的聚类分析模块对线损计算参数进行处理后,计算得出理论线损;将理论线损数据与实测线损进行对比,提供降损措施。本发明提供的基于数据额挖掘技术的线损管理方法,利用台区的电气特征参数建立的指标函数,作为聚类分析判断初始聚类中心的原则,提高了聚类结果的精确性;并改变了原有聚类方式算法,不仅为台区线损率的预测计算提供合理的样本数据,使线损率预测结果更精确,能够为更好的提供降损措施。

    一种小型风力发电机
    82.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111472933A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010256985.X

    申请日:2020-04-03

    Abstract: 本发明公开了一种小型风力发电机,包括:承载基础,设置于所述小型风力发电机的底部;支撑柱,沿竖向固定于所述承载基础的上部;发电组件,其包括固定于所述支撑柱顶部并能够发生水平转动的机舱、沿周向固定于所述机舱内侧壁的定子、沿轴向旋转设置于所述定子内圈的转子;以及,机头,其外部固定有沿其轴向外伸的转轴,所述转轴穿入所述机舱,并与所述转子进行固定连接;所述机头包括壳体、沿周向均布于所述壳体外围的多个叶片、与各个叶片传动连接并能够统一调节各个叶片倾斜角度的传动组件,以及能够驱动传动组件进行旋转的驱动组件。本发明的小型风力发电机便于安装,对安装地点没有严格选址要求,能够直接进行日常使用和全面化普及。

    一种集成多信息的电网时空多维图层模型构建方法

    公开(公告)号:CN111400841A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010261035.6

    申请日:2020-04-01

    Abstract: 本发明公开了一种集成多信息的电网时空多维图层模型构建方法,包括以下步骤:电网数据分析;将电网数据分为空间图层、物理图层、数据图层三个大类设置为电网图层;在每个图层内部创建节点和关系;在不同图层节点之间创建关系;根据数据特征,进行图数据库和关系型数据库存储;图层数据随时间轴进行更新;根据需求在电网时空多维图层模型中进行图层调用和分层显示;本发明将电网时空多维图层模型构建流程进行说明,对图层和内在关系进行了明确的划分,并提出图层随时间的变化和引入图层数据库,为融合各专业口数据和地理信息、用户信息,实现电网“一张图”,提供系统解决方案。

    基于线损分类器的10kV线路线损监控方法

    公开(公告)号:CN111062608A

    公开(公告)日:2020-04-24

    申请号:CN201911286798.X

    申请日:2019-12-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于线损分类器的10kV线路线损监控方法;包括选取典型10kV线路进行理论线损计算,得到样本10kV线路的线损率输入到10kV线路线损分类训练器功能模块进行分类形成分类原则;将分好的各类别样本10kV线路输入到10kV线路线损率多元线性回归计算功能模块得到各类别10kV线路线损率多元线性回归计算模型;将分类原则和各类别10kV线路线损率多元线性回归计算模型输入10kV线路线损分类器,10kV线路线损分类器根据分类原则对每条10kV线路进行分类和贴上10kV线路类别电子标签,利用多元线性回归计算模型得到每条10kV线路的计算线损率,与统计线损率进行比对给出线损异常报警信息。

    一种基于台区数据特征分类的线损率标杆值计算方法

    公开(公告)号:CN110309485A

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201910596440.0

    申请日:2019-07-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于台区数据特征分类的线损率标杆值计算方法,应用于电力网线损管理领域,可对台区进行基于数据特征分类的线损率标杆值计算。本发明在标杆值的计算过程中,使用了新的K-means聚类算法,使台区数据分类更加合理,计算结果更精确;本发明的标杆值计算方法特征在于:首先,分析了线损率影响因子对线损的影响关系,选取与线损率相关系数较大且易获得的电气特征参数作为建立台区指标函数的变量;然后,通过指标函数确立聚类算法的初始聚类中心,提高了聚类结果的精确性,为所提标杆值的确定方法提供了科学的理论依据。此方法不仅为台区线损率标杆值的确定提供合理的理论依据,而且线损率预测计算结果较精确,可作为标杆值确定的数据依据,为台区线损管理提供了有效途径,使台区线损管理易于实现精益化和数字化管理。

    利用K-means聚类算法对台区线损率预测计算方法

    公开(公告)号:CN109272176B

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201811500801.9

    申请日:2018-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种利用K‑means聚类算法对台区线损率预测计算方法,它包括:步骤1、选取有功供电量X1、无功供电量X2、供电线路总长度X3、供电半径X4和线路总电阻X5作为电气特征参数;步骤2、对电气特征参数的原始数据标准化处理;步骤3、通过电气特征参数来建立台区的性能指标函数PI(i),选取初始聚类中心点和聚类数目K;步骤4、利用改进的K‑means聚类算法对台区线损率进行预测;本发明利用台区的电气特征参数建立的指标函数,作为聚类分析判断初始聚类中心的原则,提高了聚类结果的精确性;并改变了原有聚类方式算法,不仅为台区线损率的预测计算提供合理的样本数据,使线损率预测结果更精确,同时提高了计算的速度。

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