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公开(公告)号:CN114118855B
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202111475913.5
申请日:2021-12-06
申请人: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 南京星辰智能科技有限公司 , 江苏智格高科技有限公司
摘要: 本发明属于线损标杆考核领域,公开了基于CNN的台区线损率标杆值计算方法,收集电网各台区与线损率标杆值有关的电气特征参数;对台区线损率进行相关性分析,提取出影响线损率标杆值的关键电气特征参数;将收集的数据分为训练集和测试集;将训练集台区电气特征参数作为模型输入,实际线损率标杆值作为模型输出,训练神经网络,计算权重系数;将测试集中的台区下的电气特征参数作为样本数据的输入,计算线损率标杆值;计算估算线损率标杆值与实际线损率标杆值的误差,验证算法的准确性。本发明提取出关键电气特征参数,再将卷积神经网络运用到线损率标杆值预测中,实现台区线损的高精度监测,提高供电企业的线损管理水平。
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公开(公告)号:CN114118855A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111475913.5
申请日:2021-12-06
申请人: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 南京星辰智能科技有限公司 , 江苏智格高科技有限公司
摘要: 本发明属于线损标杆考核领域,公开了基于CNN的台区线损率标杆值计算方法,收集电网各台区与线损率标杆值有关的电气特征参数;对台区线损率进行相关性分析,提取出影响线损率标杆值的关键电气特征参数;将收集的数据分为训练集和测试集;将训练集台区电气特征参数作为模型输入,实际线损率标杆值作为模型输出,训练神经网络,计算权重系数;将测试集中的台区下的电气特征参数作为样本数据的输入,计算线损率标杆值;计算估算线损率标杆值与实际线损率标杆值的误差,验证算法的准确性。本发明提取出关键电气特征参数,再将卷积神经网络运用到线损率标杆值预测中,实现台区线损的高精度监测,提高供电企业的线损管理水平。
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