CN115392648A - 一种台区线损融合诊断***及其诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种台区线损融合诊断***，包括台区状态解析模块：用于寻找台区常态，判断异常来源，分类判断台区主因，并输出可降损电量；台区下数据异常用户诊断模块：根据台区状态解析模块解析结果诊断台区下用户数据；计算模块：根据台区下数据异常用户诊断模块诊断结果进行可降损电量计算、可降损电量试算及线损率试算。本发明所述的一种台区线损融合诊断***，能够剔除对台区线损无影响的部分异常，更加精准定位台区线损异常原因，为基层业务人员提供线损治理参考与方案，增强台区线损防控能力，有力堵漏增收，依靠高效的***数据支撑，为各供电公司进行有效的台区线损治理提供坚实的基础，具有良好的前景。
Description
技术领域
本发明涉及台区管理领域，特别涉及一种台区线损融合诊断***及其诊断方法。
背景技术
在电力***中，台区是指一台变压器的供电范围或区域；
随着社会的发展和人民生活水平的不断提高，对电能的需求越来越大。由于电能生产和消费的同时性，需要合理管理台区，为了更好的管理台区，需要对台区状态进行管理；
台区状态管理过程中就有台区线损率的管理；
台区线损率就是描述为一个台区电量的损耗情况，即台区线损率＝(总供电量-总售电量)/供电量*100％，线损率越小说明台区用电损耗越小，反之损耗越大。
为了降低台区线损率，人们发明了一些辅助***，其中就有台区线损融合诊断***；
经研究，现有的台区线损融合诊断***在使用时存在一定的弊端；
目前台区线损融合诊断***使用过程中，会将部分不影响台区线损的异常原因当***区主因输出，从而导致基层人员进行排查时，产生误判，对台区真实异常原因进行忽略，延误台区异常治理，使得台区真实异常原因排查周期延长，影响排查效率，为此，我们提出一种台区线损融合诊断***及其诊断方法。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种台区线损融合诊断***及其诊断方法，可以有效解决背景技术中的问题。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种台区线损融合诊断***，包括：
台区状态解析模块：用于寻找台区常态，判断异常来源，分类判断台区主因，并输出可降损电量；
台区下数据异常用户诊断模块：根据台区状态解析模块解析结果诊断台区下用户数据；
计算模块：根据台区下数据异常用户诊断模块诊断结果进行可降损电量计算、可降损电量试算及线损率试算；
异常清单输出模块：将计算模块的计算结果以清单的方式输出。
优选的，一种台区线损融合诊断方法，包括以下步骤：
①、台区状态解析判断主因并输出可降损电量；
②、台区下数据异常用户诊断；
③、可降损电量计算；
④、可降损电量试算及线损率试算；
⑤、异常清单输出。
优选的，步骤①中台区状态解析判断主因并输出可降损电量的步骤如下：
Ⅰ、寻找台区常态；
Ⅱ、判断异常来源；
Ⅲ、弱分类判断台区主因。
优选的，步骤Ⅰ中寻找台区常态时采用DBsacan聚类算法对台区供电量和用电量进行聚类，通过对最大类进行线性拟合，并根据供电量计算诊断日的预测用电量a和残差error，其中残差＝实际用电量-预测用电量，残差error则为可降损电量；当error的绝对值>K,则判断当日的供电量或用电量是异常的。
优选的，步骤Ⅱ中判断异常来源时根据诊断日前7天的用电量和供电量分别构建数组：
A＝{a1,a2,……a7}，B＝{b1,b2……b7}
并分别计算2个数组的标准差x和y；
当x>K1*y时，异常来源于台区下用户；
当y>K2*x时，异常来源于台区总表。
优选的，步骤Ⅲ中弱分类判断台区主因的步骤如下：
a、构建样本数据，挑选其中80％样本作为专家样本，20％作为验样本；
b、构建特征与机器学习；
c、通过决策树模型判断台区异常主因。
优选的，步骤a中样本数据的样本来源为历史案例里面的：终端计量异常数据、终端采集异常数据、用户计量异常数据、用户采集异常数据、档案异常数据和违约用电数据；
步骤b中构建特征与机器学习时特征分为静态属性和动态特征，静态属性为台区档案信息，动态特征为线损相关特征；对动态特征构建统计类特征，结合划窗构建动态特征的衍生特征。
优选的，步骤②中台区下数据异常用户诊断使用时基于档案、用电、负荷等数据，通过一致性、相悖性、缺失性、极值、重复性进行数据异常诊断，诊断出异常用户及异常时段，提升异常诊断分析的准确率。并根据异常数据和台区主因残差error进行相关性试算，相关性试算主要通过构建向量，计算向量cos值。
优选的，步骤③中可降损电量计算时根据电量异常数据补全用户日电量和台区供电量，单异常可降损电量＝预测电量-***记录的电量。
优选的，步骤④中可降损电量试算时试算降损电量＝所有异常可降损电量之和，当试算降损电量与线性拟合的残差不超过K时，则假设有效；
线损率试算过程中当异常属于终端时，则
线损率＝(预测供电量-用电量+异常可降损电量)/预测供电量*100％。
与现有技术相比，本发明一种台区线损融合诊断***及其诊断方法，具有如下有益效果：
本发明一种台区线损融合诊断***及其诊断方法基于营销***、用电信息采集***，融合多源数据，以“全量分析、精准定位、分级推荐”为目标，利用大数据与机器学习算法，围绕档案、采集、计量、技术、窃电等维度，通过线损异常量化及影响度分析，结合台区线损特性，形成台区线损治理分级推荐策略，解决线损原因复杂定位难、数据量巨大分析难、基础能力薄弱压力大的问题，实现异常台区的分级治理推荐，提升线损整改效率，减轻基层负担，具备良好的实用价值，能够大规模推广应用。
附图说明
图1为本发明一种台区线损融合诊断方法的流程图；
图2为本发明一种台区线损融合诊断方法中台区下数据异常用户诊断的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例1
一种台区线损融合诊断***，包括：
台区状态解析模块：用于寻找台区常态，判断异常来源，分类判断台区主因，并输出可降损电量；
台区下数据异常用户诊断模块：根据台区状态解析模块解析结果诊断台区下用户数据；
计算模块：根据台区下数据异常用户诊断模块诊断结果进行可降损电量计算、可降损电量试算及线损率试算；
异常清单输出模块：将计算模块的计算结果以清单的方式输出。
实施例2
一种台区线损融合诊断方法，包括以下步骤：
①、台区状态解析判断主因并输出可降损电量；
台区状态解析判断主因并输出可降损电量的步骤如下：
Ⅰ、寻找台区常态；
寻找台区常态时采用DBsacan聚类算法对台区供电量和用电量进行聚类，通过对最大类进行线性拟合，并根据供电量计算诊断日的预测用电量a和残差error，其中残差＝实际用电量-预测用电量，残差error则为可降损电量；当error的绝对值>K,则判断当日的供电量或用电量是异常的；
Ⅱ、判断异常来源；
判断异常来源时根据诊断日前7天的用电量和供电量分别构建数组：
A＝{a1,a2,……a7}，B＝{b1,b2……b7}
并分别计算2个数组的标准差x和y；
当x>K1*y时，异常来源于台区下用户；
当y>K2*x时，异常来源于台区总表。
Ⅲ、弱分类判断台区主因；
弱分类判断台区主因的步骤如下：
a、构建样本数据，挑选其中80％样本作为专家样本，20％作为验样本；
样本数据的样本来源为历史案例里面的：终端计量异常数据、终端采集异常数据、用户计量异常数据、用户采集异常数据、档案异常数据和违约用电数据；
b、构建特征与机器学习；
构建特征与机器学习时特征分为静态属性和动态特征，静态属性为台区档案信息，动态特征为线损相关特征；对动态特征构建统计类特征，结合划窗构建动态特征的衍生特征。
c、通过决策树模型判断台区异常主因。
②、台区下数据异常用户诊断；
台区下数据异常用户诊断使用时基于档案、用电、负荷等数据，通过一致性、相悖性、缺失性、极值、重复性进行数据异常诊断，诊断出异常用户及异常时段，提升异常诊断分析的准确率。并根据异常数据和台区主因残差error进行相关性试算，相关性试算主要通过构建向量，计算向量cos值。
③、可降损电量计算；
可降损电量计算时根据电量异常数据补全用户日电量和台区供电量，单异常可降损电量＝预测电量-***记录的电量。
④、可降损电量试算及线损率试算；
可降损电量试算时试算降损电量＝所有异常可降损电量之和，当试算降损电量与线性拟合的残差不超过K时，则假设有效；
线损率试算过程中当异常属于终端时，则
线损率＝(预测供电量-用电量+异常可降损电量)/预测供电量*100％。
⑤、异常清单输出。
实施例3
一种台区线损融合诊断方法，包括以下步骤：
①台区状态解析判断主因并输出可降损电量
Ⅰ、寻找台区常态
用DBsacan聚类算法对台区供电量和用电量进行聚类，通过对最大类进行线性拟合，并根据供电量计算诊断日的预测用电量a和残差error，其中残差＝实际用电量-预测用电量，残差error则为可降损电量。当error的绝对值>K,则判断当日的供电量或用电量是异常的；
Ⅱ、判断异常来源
根据诊断日前7天的用电量和供电量分别构建数组
A＝{a1,a2,……a7}，B＝{b1,b2……b7}
并分别计算2个数组的标准差x和y。
当x>K1*y时，异常来源于台区下用户；
当y>K2*x时，异常来源于台区总表；
Ⅲ、弱分类判断台区主因
a、构建样本数据，挑选其中80％样本作为专家样本，20％作为验样本。
样本来源：挑选历史案例里面的：终端计量异常，终端采集异常，用户计量异常，用户采集异常，档案异常(主要挑选户变案例)，违约用电；由于技术因素已经在寻找台区常态中体现，故不加入异常判断，其他异常或对线损影响小或不影响故不加入。
b、构建特征与机器学习
特征分为静态属性(主要为台区档案信息)，动态特征主要为线损相关特征；对动态特征构建统计类特征，如平均值，标准差，结合划窗构建动态特征的衍生特征。
c、通过决策树模型判断台区异常主因。
②、台区下数据异常用户诊断；
基于档案、用电、负荷等数据，通过一致性、相悖性、缺失性、极值、重复性进行数据异常诊断，诊断出异常用户及异常时段，提升异常诊断分析的准确率。并根据异常数据和台区主因残差error进行相关性试算，相关性试算主要通过构建向量，计算向量cos值。
主要诊断的数据项如下
分析日内，供电量缺失：
分析日内，B相电流累计2个时刻点数据缺失，C相电流累计10个时刻点与真实电流相反，有功功率累计8个时刻点为O，正向有功总电能累计3个时刻点出现极端值；
③、可降损电量计算；
根据电量异常数据补全用户日电量和台区供电量，单异常可降损电量＝预测电量-***记录的电量；
④、可降损电量试算及线损率试算；
可降损电量试算时试算降损电量＝所有异常可降损电量之和，当试算降损电量与线性拟合的残差不超过K时，则假设有效；
线损率试算过程中当异常属于终端时，则
线损率＝(预测供电量-用电量+异常可降损电量)/预测供电量*100％。
⑤、异常清单输出
例如下表：
需要说明的是，本发明一种台区线损融合诊断***及其诊断方法基于营销***、用电信息采集***，融合多源数据，以“全量分析、精准定位、分级推荐”为目标，利用大数据与机器学习算法，围绕档案、采集、计量、技术、窃电等维度，通过线损异常量化及影响度分析，结合台区线损特性，形成台区线损治理分级推荐策略，解决线损原因复杂定位难、数据量巨大分析难、基础能力薄弱压力大的问题，实现异常台区的分级治理推荐，提升线损整改效率，减轻基层负担，具备良好的实用价值，能够大规模推广应用。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其效物界定。
Claims (10)
1.一种台区线损融合诊断***，其特征在于，包括：
台区状态解析模块：用于寻找台区常态，判断异常来源，分类判断台区主因，并输出可降损电量；
台区下数据异常用户诊断模块：根据台区状态解析模块解析结果诊断台区下用户数据；
计算模块：根据台区下数据异常用户诊断模块诊断结果进行可降损电量计算、可降损电量试算及线损率试算；
异常清单输出模块：将计算模块的计算结果以清单的方式输出。
2.根据权利要求1所述的一种台区线损融合诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
①、台区状态解析判断主因并输出可降损电量；
②、台区下数据异常用户诊断；
③、可降损电量计算；
④、可降损电量试算及线损率试算；
⑤、异常清单输出。
3.根据权利要求2所述的一种台区线损融合诊断方法，其特征在于：步骤①中台区状态解析判断主因并输出可降损电量的步骤如下：
Ⅰ、寻找台区常态；
Ⅱ、判断异常来源；
Ⅲ、弱分类判断台区主因。
4.根据权利要求3所述的一种台区线损融合诊断方法，其特征在于：步骤Ⅰ中寻找台区常态时采用DBsacan聚类算法对台区供电量和用电量进行聚类，通过对最大类进行线性拟合，并根据供电量计算诊断日的预测用电量和残差，其中残差＝实际用电量-预测用电量，残差则为可降损电量；当残差的绝对值大于设定值K,则判断当日的供电量或用电量是异常的。
5.根据权利要求4所述的一种台区线损融合诊断方法，其特征在于：步骤Ⅱ中判断异常来源时根据诊断日前7天的用电量和供电量分别构建数组：
并分别计算2个数组的标准差x和y；
当x>K1*y时，异常来源于台区下用户；
当y>K2*x时，异常来源于台区总表。
6.根据权利要求5所述的一种台区线损融合诊断方法，其特征在于：步骤Ⅲ中弱分类判断台区主因的步骤如下：
a、构建样本数据，挑选其中80％样本作为专家样本，20％作为验样本；
b、构建特征与机器学习；
c、通过决策树模型判断台区异常主因。
7.根据权利要求6所述的一种台区线损融合诊断方法，其特征在于：步骤a中样本数据的样本来源为历史案例里面的：终端计量异常数据、终端采集异常数据、用户计量异常数据、用户采集异常数据、档案异常数据和违约用电数据；
步骤b中构建特征与机器学习时特征分为静态属性和动态特征，静态属性为台区档案信息，动态特征为线损相关特征；对动态特征构建统计类特征，结合划窗构建动态特征的衍生特征。
8.根据权利要求7所述的一种台区线损融合诊断方法，其特征在于：步骤②中台区下数据异常用户诊断使用时基于档案、用电、负荷等数据，通过一致性、相悖性、缺失性、极值、重复性进行数据异常诊断，诊断出异常用户及异常时段，提升异常诊断分析的准确率。并根据异常数据和台区主因残差进行相关性试算，相关性试算主要通过构建向量，计算向量cos值。
9.根据权利要求8所述的一种台区线损融合诊断方法，其特征在于：步骤③中可降损电量计算时根据电量异常数据补全用户日电量和台区供电量，单异常可降损电量＝预测电量-***记录的电量。
10.根据权利要求9所述的一种台区线损融合诊断方法，其特征在于：步骤④中可降损电量试算时试算降损电量＝所有异常可降损电量之和，当试算降损电量与线性拟合的残差不超过K时，则假设有效；
线损率试算过程中当异常属于终端时，则
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