基于多维特征的电网海量日线损数据异常识别研究

作     者：杨铮宇 YANG Zhengyu

作者机构：云南电网有限责任公司昆明650000 

出 版 物：《电测与仪表》 (Electrical Measurement & Instrumentation)

年 卷 期：2024年第61卷第9期

页      面：85-91页

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：中国南方电网有限责任公司科技项目(YNKJXM2 0170824) 

主　　题：多维特征 线损数据 异常识别 BP神经网络 实时线损 

摘      要：鉴于现有线损数据异常识别方法无法判断异常线损原因,且查全率低等问题,提出了基于多维特征的电网海量日线损数据异常识别方法。融合各类电力运行数据,组建多维特征日线损数据异常溯源模型,使用皮尔逊相关系数计算不同线路间变压器与电压的关联性,明确线损异常原因;归一化处理日线损数据,引入时间离散度理念评估线损异常程度,利用神经网络学习获得负荷变化下线损数据异常计算模型,输入不同节点负荷值完成日线损数据异常识别操作。仿真实验结果表明,提出方法可以判断异常线损原因,并且异常识别查全率高达94%,提升了电网海量日线损数据异常识别准确性,解决了线损数据异常计算的偏差问题。