一种线损自动研判系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113884796A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111147882.0

    申请日:2021-09-29

    IPC分类号: G01R31/00 H04W4/14

    摘要: 本发明公开了一种线损自动研判系统,包括基础平台、数据平台、数据支撑层、协同控制层、应用层,基础平台包括在网络环境下的硬件坏境,硬件环境通过软件环境收集用户用电数据;数据平台将基础平台收集到的数据进行分类采集;数据支撑层通过不同的中间件将数据平台中的数据进行传递;协同控制层用于将数据支撑层传递的数据进行控制并传送至应用层,其中,协同控制层包括通过并发控制的消息列队;应用层将收到的信息进行异常信息分析、异常信息报警、异常信息定位、治理手段展示、用电信息曲线展示、短信报警。

    基于卷积神经网络的配电低压台区理论线损区间计算方法

    公开(公告)号:CN112054507A

    公开(公告)日:2020-12-08

    申请号:CN202010791579.3

    申请日:2020-08-07

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的配电低压台区理论线损区间计算方法及装置,其中该方法包括:采集低压配电台区的数据并进行处理;构建卷积神经网络,利用处理后的数据及梯度更新优化算法对卷积神经网络进行训练,将低压配电台区一整月的电压、电流与功率因数作为卷积神经网络的输入数据,进行特征抽取,形成对输入信息进行抽象表达的特征图,对全连接网络输入与电压、电流和功率因数数据对应的可以表示数据特性的类别型特征,利用全连接网络进行特征抽取,将特征图的矩阵展开并与全连接网络抽取的特征进行拼接,构建分类器,以计算低压配电台区的理论线损区间。该方法搭建了一种理论线损区间计算模型,可以对低压配电台区的线损精细化管理。

    基于深度学习的台区短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN114186739A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111511262.0

    申请日:2021-12-02

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的台区短期负荷预测方法,包括如下步骤:S1:采集低压配电台区的时序运行数据,其中,所述时序运行数据包括电压、电流、有功功率、无功功率和时间信息;S2:对所述时序运行数据进行预处理和特征工程工作,得到数值型数据和类别型数据;S3:将所述数值型数据输入到训练好的Seq2Seq‑Attention模型中,得到经过Attention模型附加权重的向量序列,之后,将经过全连接网络的类别型数据与所述向量序列进行向量合并,并经过激活函数得到负荷预测结果。该基于深度学习的台区短期负荷预测方法,在Seq2Seq‑Attention模型和电力系统大量多维时间序列数据基础之上,基于Seq2Seq‑Attention模型下的台区短期负荷预测方法,能够达到较高的预测准确性。

    一种线损工单自动流转系统及方法

    公开(公告)号:CN113837725A

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202111148231.3

    申请日:2021-09-29

    IPC分类号: G06Q10/10 G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种线损工单自动流转系统及方法,输入单元用于输入线损工单;匹配单元包括至少两个解决线损问题的线损类别,匹配单元用于将线损工单上的内容与匹配单元内的一个线损类别进行匹配;处理单元包括至少两个工位,每个工位各与一个线损类别适配,线损工单根据线损类别传送至与线损类别适配的工位上,接收线损工单的工位对线损工单上的线损内容进行处置;被处理单元处理过的线损工单传送至复核单元,复核单元对线损工单上的内容进行复核并监控线损工单是否被处理单元完成处置;复核单元将复核后内容传送至显示单元,显示单元用于查看线损工单内容对应的处置情况和处置结果;领导看板单元实时监控全过程。