基于深度学习的线损异常诊断系统研究

作者:张恒超; 沈秋英; 沈杰; 李苏芙; 范彪; 王琨; 蔡嘉辉; 吕自贵
来源:农村电气化, 2023, (11): 58-64.
DOI:10.13882/j.cnki.ncdqh.2023.11.019

摘要

为了降低台区线损、加快台区线损治理的数字化、智能化转型,应当对供电过程中可能出现的线损异常进行及时监测并诊断。本文研究了基于深度学习的线损异常诊断技术,从用电采集系统中获取海量的电力运行数据,通过算法构建窃电分析模型。基于该模型,对台区关口计量装置故障、窃电、用户计量装置异常、户变关系异常等问题进行诊断。该系统可以减少台区线损异常分析的时间,提高台区线损分析的准确率及效率,是实现低压台区线损管理智能化的重要举措。

全文