基于大数据挖掘的配电网低电压台区线损诊断
Diagnosis of Line Loss in Low-voltage Station Area of Distribution Network Based on Big Data Mining作者机构：贵州电网有限责任公司贵阳供电局贵州贵阳550002 贵州电网有限责任公司贵州贵阳550002
出 版 物：《自动化技术与应用》 (Techniques of Automation and Applications)
年 卷 期：2023年第42卷第12期
页 面：124-127,149页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：大数据挖掘 配电网 决策树模型 离群点算法 低电压台区 线损诊断
摘 要：配电网低电压台区存在细化线损诊断、窃电值诊断等问题,且单个数据诊断面临较大困难,为此提出基于大数据挖掘的配电网低电压台区线损诊断方法。利用决策树归纳分析法,构建低电压台区数据分析模型,基于大数据挖掘技术实施配电网低电压台区线损数据的挖掘,通过离群点算法实现线损数据的挖掘。设计配电网低电压台区线损诊断平台,实现线损诊断的目的。实验结果表明设计方法台区可监测率最高可达97.62%,台区可诊断率最高可达94.65%,对于各种线损都有着良好的诊断性能,能够实现窃电现象的监控。
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