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[发明专利]一种理论线损率的评估方法及系统-CN202211577221.6在审
发明人：张科;陈蔚文;李经儒;刘日荣;叶军;张捷;黄盛;李嘉杰;赵炳辉;路韬 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司计量中心
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种理论线损率的评估方法及系统，方法包括获取电网分区内全部线台的若干个月度的初始月线损率数据和月线损率异常率数据，线台包括线路和台区；将各初始月线损率数据进行数据清洗和异常数据剔除，获得第一月线损率数据；根据第一月线损率数据和预设剔除规则，计算月线损率平均值，判断月线损率平均值是否满足第一预设条件，若满足，则根据月线损率平均值，确定线损率合理区间，若不满足，则计算线损率合理区间系数，并根据线损率合理区间系数和月线损率平均值，计算线损率合理区间；根据线损率合理区间，评估理论线损率计算值的合理性。本实施例同时计算线路和台区的线损率合理区间，有效评估理论线损率，提高电网公司管理效率。
一种理论线损率评估方法系统

[发明专利]表箱运行线损异常判断方法及装置和计算机设备-CN202211588289.4在审
发明人：耿博;温克欢;钟聪;吴泽新;黄博阳;杨祥勇;姚欣逸 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请涉及一种表箱运行线损异常判断方法及装置和计算机设备。所述方法包括：获取历史线损率误差和历史线损率方差；根据所述历史线损率误差和所述历史线损率方差自适应修正边缘智能反向传播神经网络的隐藏层权重以优化基于边缘智能反向传播神经网络的表箱线损率预测模型；获取实时线损率判定数据，根据所述实时线损率判定数据和优化后的所述表箱线损率预测模型获取实时线损率标值、实时线损率误差和实时线损率方差；根据所述实时线损率标值、所述实时线损率误差和所述实时线损率方差获取表箱运行线损判定区间，以判断表箱运行线损是否存在异常采用本方法能够有效提高表箱运行线损异常判断的准确率。
运行异常判断方法装置计算机设备

[发明专利]一种基于DNN的低压台区线损率标杆值设定方法-CN201910603337.4有效
发明人：吴伟将;李平;周玉;徐博;王黎明;徐明珠;赵勇;刘飞;栾奇麒;王松;易永仙;陆婋泉;王瑾然;李欣然;刘玲;孙国强 -专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;江苏方天电力技术有限公司;河海大学
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了线损率技术领域的一种基于DNN的低压台区线损率标杆值设定方法，旨在解决现有技术中缺少台区线损率标杆值指标的技术问题，基于现有的用电管理系统采集台区运行数据，筛选出台区线损率的影响因子；对台区线损率进行相关性分析，提取出影响线损率的线损率关键因子；基于深度神经网络算法对关键因子和台区线损率进行建模，计算出台区线损率的标杆值；根据计算出的台区线损率标杆值对线损异常台区进行调整。本发明所述方法以实际运行数据为依据，提取出影响线损率的关键因子，利用DNN建立低压台区线损率标杆值计算模型。该方法能够给出低压台区线损率的标杆值，为各类台区线损提供一把“标尺”，明确降损方向。
一种基于 dnn 压台区线损率标杆设定方法

[发明专利]一种台区配网降损方法-CN201711137343.2在审
发明人：郭乃网;田英杰;苏运;陈睿;宋岩;沈泉江;庞天宇;方炯;杨洪山 -专利权人：国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司;星环信息科技(上海)有限公司
申请日： 2017-11-16 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种台区配网降损方法，该方法包括以下步骤进行台区特征提取，并构建台区特征数据库；对台区特征数据库中的台区特征进行层次聚类，对不同类台区特征分别建立线损率预测模型，得到线损率预测值；对线损率异常台区进行线损率修正；依据得到的线损率，采用Apriori算法获取影响线损率等级的关联规则，根据关联规则实行配网降损。与现有技术相比，本发明具有依据线损率预测模型获得影响线损率等级的关联规则，从而可以根据管理规则指导进行配网降损，同时线损率计算涉及异常台区线损率修正，计算结果更准确等优点。
一种台区配网降损方法

[发明专利]一种线损率异常分析方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210832303.4在审
发明人：吴超 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司揭阳供电局
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种线损率异常分析方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取各台区内的至少两个线损率数据；对所述至少两个线损率数据进行计算，得到线损率离散系数和线损率稳健变异系数率，并根据所述线损率离散系数和所述线损率稳健变异系数对线损率异常的原因进行确定。本技术方案，引入离散系数和稳健变异系数建模监控台区线损率的离散情况，能够避免因负荷变化、设备或线径变化等造成判断标准失真的情况。
一种线损率异常分析方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于模糊推理的配电台区线损率异常成因智能辨识方法-CN202010708377.8有效
发明人：陈光宇;吴文龙;张仰飞;郝思鹏;刘海涛 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于模糊推理的配电台区线损率异常成因智能辨识方法，步骤如下：S1、获取台区线损率数据；获取台区线损率异常的时段；S2、根据台区线损率的历史数据建立模糊专家库中的隶属度函数；S3、使用隶属度函数对步骤S1中的异常时段的线损率进行判断；S4、根据步骤S3的判断结果进行分析：若判断异常线损率为负线损率，则进入步骤S5；若判断异常线损率为高线损率，则进入步骤S6；若判断线损率正常则输出线损率正常并报错；S5、分类负线损率并判断异常原因，转入步骤S7；S6、通过线损率估算公式和皮尔逊系数来判断异常原因，转入步骤S7；S7、整理分析所得的原因并输出。本发明提高了线损率异常判断的准确性和速度。
基于模糊推理配电台区线损率异常成因智能辨识方法

[发明专利]基于拓扑纠偏的线损管理方法、装置、存储介质及设备-CN202111647154.6在审
发明人：杨志恒;张旭;贺海峰;张远来;晏欢 -专利权人：泰豪软件股份有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于拓扑纠偏的线损管理方法、系统、存储介质及设备，方法包括根据线路单线图中的设备分布关系建立拓扑结构图；根据拓扑结构图、设备参数和预训练的前推回代潮流计算模型计算线路理论线损率；并判断线路理论线损率是否高于标准线损率；若是，则返回修改拓扑结构图中的拓扑关系及设备参数，再重新计算线路理论线损率，直至线路理论线损率不高于标准线损率。本发明中的基于拓扑纠偏的线损管理方法、系统、存储介质及设备，通过判断线路理论线损率是否高于标准线损率，通过反复修正拓扑关系及设备型号，直至线路理论线损率不高于标准线损率，降低了线路理论线损，达到经济节能的效果
基于拓扑纠偏管理方法装置存储介质设备

[发明专利]配电馈线统计线损率估计方法、装置及存储介质-CN202310359523.4在审
发明人：付慧;王守相;史明明;赵倩宇;李双伟;费骏韬;韩亮;王靓;陈静;方鑫;罗珊珊 -专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种配电馈线统计线损率估计方法、装置及存储介质，所述方法包括获取预先训练好的统计线损率估计模型；将各条馈线的实时统计线损率和影响其统计线损率的实时因素数据作为聚类特征，利用聚类算法对馈线进行聚类，将馈线划分为多个类；将各个类中各条馈线的实时统计线损率和影响其统计线损率的实时因素数据，输入至所述统计线损率估计模型；所述统计线损率估计模型基于集成学习算法对接收到的数据处理后，输出统计线损率估计值。本发明使用基于聚类算法和集成学习算法对配电馈线统计线损率进行估计，能够弥补单一估计模型估计精度不足的问题，从而更精确地进行配电馈线统计线损率估计。
配电馈线统计线损率估计方法装置存储介质

[发明专利]一种基于线损分类器的台区线损分析方法-CN201911286795.6有效
发明人：张裕;薛毅;赵庆明;赵倩;章珂;孙斌;李庆生;元翔;张彦;唐学用;徐睿;罗宁;邓朴;陈巨龙;龙蔷 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2019-12-14 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于线损分类器的台区线损分析方法，包括：选取典型台区进行理论线损计算得到准确线损率和准确线损率台区，提取样本台区的特征参数、供电量、售电量等关键数据；将样本台区输入到台区线损训练器功能模块，台区线损分类器对样本台区进行分类，形成分类原则；将分好的各类别样本台区输入到台区线损率多元线性回归计算得到各类别台区线损率多元线性回归计算模型；将分类原则和各类别台区线损率多元线性回归计算模型输入线损分类器，从计量自动化系统和营销系统采集每个台区的信息利用多元线性回归计算模型得到每个台区的线损率，与统计线损率进行比对，给出线损异常报警信息；解决了台区线损分析和管理难的问题。
一种基于分类台区线损分析方法

[发明专利]一种基于隐马尔可夫模型的线损率预测方法、装置及设备-CN202210879529.X在审
发明人：方建全;陈维民;王家驹;张君胜;谢智;孙晓璐;薛莉思;钟黎;张然;刘晨 -专利权人：国网四川省电力公司营销服务中心
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的线损率预测方法，包括：采样线损率序列，并对所述线损率序列进行预处理，得到预处理后的线损率序列；采用模糊C均值聚类算法将预处理后的线损率序列模糊化，得到模糊化后的线损率序列；构建初始隐马尔可夫模型，并根据模糊化后的线损率序列对隐马可夫模型求解，得到最终隐马尔可夫模型；以最终隐马尔可夫模型为基础，进行去模糊化，获取预测的线损率。本发明采用隐马尔可夫模型，建立模糊关系来描述影响线损的干扰源和观测到的线损数据之间的联系，实现了线路损耗的预测，提高了线损预测的精度。
一种基于隐马尔可夫模型线损率预测方法装置设备

[发明专利]一种基于鲁棒神经网络的低压台区线损合理区间计算方法-CN202110302836.7在审
发明人：易永仙;邵雪松;周玉;崔高颖;吴伟将;张德进;仇新宇;蔡奇新;陈霄;李悦;马云龙;庞金鑫 -专利权人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于鲁棒神经网络的低压台区线损合理区间计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，基于用电信息采集系统，提取所述用电台区中与线损率相关的特征量；步骤2，将所述特征量输入至循环神经网络中，通过所述循环神经网络计算出所述用电台区的线损率标杆值；步骤3，基于所述用电台区的线损率标杆值、所述用电台区的实际线损率获取线损误差和线损方差，并基于所述线损率标杆值、线损误差和线损方差确定所述用电台区的线损率合理区间。本发明中的方法，能够解决现有台区理论线损计算技术存在的数据要求高、实用性低的技术问题，从而为电网降低线损率，保证高效运行提供可靠依据。
一种基于神经网络压台区线损合理区间计算方法

[发明专利]一种基于多层感知机的中压配电网线损区间计算方法及系统-CN202010322516.3在审
发明人：王玮茹;霍成军;卢永平;张晓鹏;刘晋魁;程雪婷;石新聪;李蒙赞;刘新元;王慧阳;孟强;孟丹;谢艳菲;苏晓娜;皮军;王锬;马东娟;李东 -专利权人：国网山西省电力公司电力科学研究院
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多层感知机的中压配电网线损区间计算方法及系统，首先对线损率和线损关键特征指标进行中心化和标准化处理；接着将处理后的数据按照预定比例划分训练集和测试集；随后将训练集中的数据导入到多层感知机中；最后将测试集中的线损关键特征指标导入到训练好的多层感知机线损计算模型中，得到线损率预测值，并将线损率预测值加上误差区间，得到预测出的线损率区间；最后将预测出的线损率和真实的线损率进行对比。得到线损率预测值。本发明基于影响线损的关键特征指标，利用训练集中的线损率和关键特征指标对人工神经网络多层感知机进行训练，建立人工神经网络分析模型，实现了中压配电网线损区间的计算。
一种基于多层感知配电网线区间计算方法系统

[发明专利]一种配电网分月线损率波动趋势分析方法-CN201410495877.2在审
发明人：张建华;孙亚璐;王维洲;梁安琪;刘福潮;张宇泽;郑晶晶;李亚龙;杜培东;郭鹏;韩永军;蔡万通;刘文颖 -专利权人：国家电网公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;华北电力大学
申请日： 2014-09-24 - 公布日： 2015-01-07 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种配电网分月线损率波动趋势分析方法。该方法包括：确定线损影响的三个主要因素，建立三个变量即售电量结构，专线线损管理水平和公用线线损管理水平；以变量为基础建立综合线损率数学模型；最后判断综合线损率波动影响因子，寻找线损率波动趋势。本发明以配电网分月线损波动为基础，建立分月线损率波动趋势数学模型，力求寻找配电网线损波动趋势的影响因子。
一种配电网分月线损率波动趋势分析方法

[发明专利]一种基于CNN的台区线损率标杆值计算方法-CN202111475913.5有效
发明人：李洁;李敏;朱丹;沈杰;王琨;范彪;袁海军;徐立忠;卞宗洁 -专利权人：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;南京星辰智能科技有限公司;江苏智格高科技有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明属于线损标杆考核领域，公开了基于CNN的台区线损率标杆值计算方法，收集电网各台区与线损率标杆值有关的电气特征参数；对台区线损率进行相关性分析，提取出影响线损率标杆值的关键电气特征参数；将收集的数据分为训练集和测试集；将训练集台区电气特征参数作为模型输入，实际线损率标杆值作为模型输出，训练神经网络，计算权重系数；将测试集中的台区下的电气特征参数作为样本数据的输入，计算线损率标杆值；计算估算线损率标杆值与实际线损率标杆值的误差本发明提取出关键电气特征参数，再将卷积神经网络运用到线损率标杆值预测中，实现台区线损的高精度监测，提高供电企业的线损管理水平。
一种基于 cnn 台区线损率标杆计算方法

[发明专利]一种基于负荷分类的典型台区线损率标杆值计算方法及其应用-CN201711463560.0在审
发明人：朱琦;王卓欣;邓序之;吴晨;康晓燕;徐剑峰;陈江;肖晶;陆忠雷;陈宇;桑永东;董伟毅;张建;瞿庆军;邵建华;顾赵明;唐继尧;顾红星 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种基于负荷分类的典型台区线损率标杆值计算方法及其应用，由基于负荷分类的典型台区线损率标杆值选取方法构建和基于负荷分类的典型台区线损率标杆值的应用两部分组成，其中，基于负荷分类的典型台区线损率标杆值选取方法构建分为基于负荷分类的典型台区选取方法和典型台区的线损率标杆值测算方法，而基于负荷分类的典型台区线损率标杆值的应用则包括台区线损异常判断、线损异常原因判断和台区线损考核，本发明可准确判定线损异常，明确该台区的降损空间；且本发明为后续制定合理的台区改造计划、电网规划以及台区线损考核指标提供支撑
台区线损负荷分类标杆构建应用电网规划考核指标异常判断异常原因判定测算考核支撑改造制定

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