[发明专利]一种高时效性低压台区线损预测方法

权利要求书

1.一种高时效性低压台区线损预测方法，其特征在于，包括：

S1、抽取待检测台区的电量数据，所述电量数据包括总表供电量数据和用户表售电量数据；

S2、判断用户表售电量是否缺失；若用户表售电量缺失，则进行步骤S3；

S3、抽取待检测台区的售电量缺失用户的历史售电量数据；

S4、根据所述历史售电量数据进行计算得到缺失日电量横向变化值；

S5、选取相似日；

S6、根据选取的相似日进行计算得到缺失日电量纵向变化值；

S7、计算权重因子；

S8、根据所述横向变化值、所述纵向变化值和所述权重因子补全缺失日电量；

S9、计算台区线损率。

2.如权利要求1所述的高时效性低压台区线损预测方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：

若用户表售电量完整，则直接进行步骤S9。

3.如权利要求1所述的高时效性低压台区线损预测方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

分别抽取待检测台区T-1日总表供电量数据和用户表售电量数据。

4.如权利要求1所述的高时效性低压台区线损预测方法，其特征在于，所述计算缺失日电量横向变化值，具体通过如下公式进行计算:

W^*(t₀)＝W(t₁)+ΔW₁ (1)

ΔW₁＝W(t₁)-W(t₂) (2)

其中，W^*(t₀)表示t₀日补全的电量数据；ΔW₁为缺失日电量的横向变化值；W(t₁)、W(t₂)分别表示t₁、t₂日的电量数据；t₀是当前需要补全的日期；

t₂、t₁分别是前两个日期。

5.如权利要求1所述的高时效性低压台区线损预测方法，其特征在于，所述选取相似日，包括：

根据星期类型、节假日、温度、天气以及季节用户用电行为影响因素，确定5个最接近电量缺失日期的特征量的相似日。

6.如权利要求3所述的高时效性低压台区线损预测方法，其特征在于，所述计算缺失日电量纵向变化值，具体包括：

引入权重因子α，通过如下公式计算缺失日电量的纵向变化值；

W^*(t₀)＝W(t₁)+ΔW                (3)

ΔW＝αΔW₁+(1-α)ΔW₂               (4)

其中，W^*(t₀)表示t₀日补全的电量数据，ΔW为缺失日电量的综合变化值，ΔW₁与式(2)的ΔW₁相同，即缺失日电量的横向变化值；ΔW₂表示数据点的纵向变化值；W_i(t₀)表示第i个相似日电量数据，W_i(t₁)表示第i个相似前一天的电量数据。

7.如权利要求1所述的高时效性低压台区线损预测方法，其特征在于，所述计算权重因子α，包括：

将实际需要补全日期对应相似日依次作为电量补全的日期，其余作为其相似日，确定其ΔW₁和ΔW₂；引入权重因子α计算出补全电量并计算对应补全准确度，根据最优准确度确定最优权重因子α；计算所述最优权重因子的均值并作为实际需要补全日期的权重因子α₀。