公开(公告)号：CN110110887A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201910223787.0

申请日：2019-03-22

申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 ,  杭州电子科技大学

发明人： 陈逍潇 ,  方舟 ,  程清 ,  季超 ,  牟黎 ,  龚小刚 ,  黄宇腾 ,  张景明 ,  沈志豪 ,  夏鹏飞 ,  周后盘 ,  贾林

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本申请提出了对低压台区线损率的预测方法，包括获取低压台区线损数据，将获得的数据进行数据清洗，剔除其中异常线损数据；将清洗过的数据按特征进行K-Means聚类，计算各个K值对应的轮廓系数，并选择轮廓系数最接近1的聚类数为最优聚类数；归一化或标准化聚类后的特征数据，基于处理后的数据确定训练集和测试集；构建卷积神经网络模型，利用得到数据矩阵对模型进行训练，使用训练好的模型对数据进行预测。通过基于K-Means聚类和深度学习理论的卷积神经网络建立低压台区线损率的预测模型，既考虑了合计供电量、台区容量、总用户等特征数据与当前线损率之间的关系，又使用了上月线损率、同期线损率、同期累计线损率等历史线损数据来提高预测的准确性。