一种基于大数据技术的台区线损率异常诊断方法

    公开(公告)号:CN110264107B

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN201910585667.5

    申请日:2019-07-01

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于大数据技术的台区线损率异常诊断方法,计算各指标变量与台区线损率的相关性大小,继而找到与判断台区线损率有较强相关性的辅助变量;划分春秋、夏冬两个时间段,对于变动属性辅助变量分别计算其均值的变化范围;若变动属性辅助变量都在其合理的区间内,使用固定属性辅助变量与变动属性辅助变量对台区进行聚类;根据聚类的结果划分相应的台区,针对不同类别的台区,计算各变量的均值其变化范围;根据不同类别的台区分别分析,若某类台区某日线损率出现异常,且变动属性变量正常情况下,可以查看固定属性变量的范围,不在此范围则认为是由该属性变量导致的线损率异常。本发明能更为全面、准确地度量台区线损率的状态。

    一种基于大数据技术的台区线损率异常诊断方法

    公开(公告)号:CN110264107A

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201910585667.5

    申请日:2019-07-01

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于大数据技术的台区线损率异常诊断方法,计算各指标变量与台区线损率的相关性大小,继而找到与判断台区线损率有较强相关性的辅助变量;划分春秋、夏冬两个时间段,对于变动属性辅助变量分别计算其均值的变化范围;若变动属性辅助变量都在其合理的区间内,使用固定属性辅助变量与变动属性辅助变量对台区进行聚类;根据聚类的结果划分相应的台区,针对不同类别的台区,计算各变量的均值其变化范围;根据不同类别的台区分别分析,若某类台区某日线损率出现异常,且变动属性变量正常情况下,可以查看固定属性变量的范围,不在此范围则认为是由该属性变量导致的线损率异常。本发明能更为全面、准确地度量台区线损率的状态。