[发明专利]一种线损降低方法、系统、可读存储介质及计算设备

说明书

本发明公开了一种线损降低方法、系统、可读存储介质及计算设备，本发明对线损数据进行特征数据集划分，提取共同的特征变量，根据共同特征变量在不同特征数据集中分布状态的差距幅度，判断出异常特征，找到相应的异常影响因素，进行降损，不会出现降损措施与实际线损较高影响因素不匹配的问题。

技术领域

本发明涉及一种线损降低方法、系统、可读存储介质及计算设备，属于降低配电网损耗技术领域。

背景技术

线损在电网中不可避免，但是其可以通过技术和管理两个方面来降低线损。常规的线损理论计算方法主要有等值电阻法、竹节法、前推回代法、电压损失率法等。线损理论计算目前依然是降损节能、加强线损管理的重要的技术管理手段。通过理论计算可发现电能损失在电网中分布规律，通过计算分析能够暴露出管理和技术上的问题，对降损工作提供理论和技术依据，能够使降损工作抓住重点，提高节能降损的效益，使线损管理更加科学。

然而，线损理论计算本身是建立在假设条件上的，其与实际的电网情况往往不符，因此理论线损计算出的线损值精度并不高，如在低压台区三相不平衡供电时，线损计算的误差尤其大，无法反映实际的线损。这样，同期线损的降损措施与实际线损较高的影响因素就存在不匹配问题。

发明内容

本发明提供了一种线损降低方法、系统、可读存储介质及计算设备，解决了降损措施与实际线损较高影响因素不匹配的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种线损降低方法，包括：

提取线损数据；

基于用电属性，将线损数据划分至不同的特征数据集中；

提取特征数据集中共同的特征变量；

获取共同特征变量在各特征数据集中的分布状态；

计算共同特征变量在不同特征数据集中分布状态的差距幅度；

若至少一个差距幅度不在预设的区间内，则判定相应的特征变量为异常特征；

根据异常特征，确定异常影响因素，进行降损。

用电属性包括用电类型和用电时间。

基于用电属性，将线损数据划分至不同的特征数据集中，包括：

基于用电类型和用电时间，将线损数据划分至两个特征数据集中。

差距幅度为特征数据集中的特征数据与共同的特征变量的差值。

一种线损降低系统，包括：

提取模块：提取线损数据；

数据集划分模块：基于用电属性，将线损数据划分至不同的特征数据集中；

共同特征变量提取模块：提取特征数据集中共同的特征变量；

分布状态获取模块：获取共同特征变量在各特征数据集中的分布状态；

差距幅度计算模块：计算共同特征变量在不同特征数据集中分布状态的差距幅度；

异常判断模块：若至少一个差距幅度不在预设的区间内，则判定相应的特征变量为异常特征；

降损模块：根据异常特征，确定异常影响因素，进行降损。

用电属性包括用电类型和用电时间。

数据集划分模块：基于用电类型和用电时间，将线损数据划分至两个特征数据集中。

差距幅度为特征数据集中的特征数据与共同的特征变量的差值。

一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行线损降低方法。