摘要
本发明公开了一种基于数据驱动的台区线损率异常诊断方法,本发明涉及电网线损诊断技术领域,本发明通过构建台区、馈线、变电站三级空间网络,提取节点度数、最短路径长度、介数中心性三个拓扑特征,并基于图工具存储网络结构,利用孤立森林算法进行滑动窗口异常检测,基于模糊C均值聚类对用户用电行为分群,构建负荷模式指纹库,通过动态时间规整DTW判断模式状态,计算出台区设备的健康状态等级,将台区风险等级、模式状态、台区设备当前健康状态三者结合,输出综合诊断结论。本发明显著提升台区线损异常诊断的精准度。
技术关键词
台区线损率异常诊断方法
孤立森林算法
动态时间规整
滑动窗口
模糊C均值
高风险
变电站
节点
日负荷曲线
数据
模式
指纹
配电网管理系统
电网GIS系统
空间网络拓扑
森林模型
有功功率
拓扑特征
综合健康指数
系统为您推荐了相关专利信息
自然灾害预警
LSTM神经网络
遗传算法
组合算法
动态规划方法
轨迹
大语言模型
船舶自主航行
网络训练方法
指标
异常检测方法
长短期记忆网络
多通道
预测发电机组
工况特征
储能充电站
负荷特征
管理方法
动态调度模型
储能系统荷电状态
密封系统
预测系统
生成决策建议
模糊匹配算法
识别异常数据