基于多维特征量融合的配电网拓扑异常溯源与应用模型研究

• 作者: 刘艾旺 李正光 邹健 钱锋强 龚书能
• 来源期刊: 浙江电力
• 学科: 工学
• 关键词: 配电网 拓扑异常 数据挖掘 智能诊断
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 71-79
• 页数: 9页
• 分类号: TM73
• 字数: 6145字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.202007013

摘要

线路拓扑异常是线损治理中影响较大的因素之一,目前中压配电网基础数据量大、 异常诊断分析复杂等原因造成线损治理排查效率低.结合多年中压线损管理经验,对中压线路-变压器档案关系构建配电网拓扑异常溯源与应用模型,将电网GIS(地理信息系统)、PMS2.0系统、 用电采集系统、营销业务系统、 调度系统等多源融合,利用大数据挖掘技术,充分挖掘数据价值,以机器学习算法为基础,规则引擎为补充,从线变关系档案异常、 双电源配置错误和线路转供运行三大问题入手,多维度全方位实时分析10(20)kV线路拓扑异常,精准定位线路拓扑异常点.该模型将有效指导拓扑异常基础数据治理,进一步提升线损管理水平,为维护企业经济利益和可持续精益化管理提供有力支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚书能		6	2	1.0	1.0
2	邹健		3	0	0.0	0.0
3	李正光		3	0	0.0	0.0
4	刘艾旺		3	2	1.0	1.0
5	钱锋强		2	0	0.0	0.0