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基于深度学习的线损异常诊断系统研究
1
作者
张恒超
沈秋英
+5 位作者
沈杰
李苏芙
范彪
王琨
蔡嘉辉
吕自贵
《农村电气化》
2023年第11期58-64,共7页
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。...
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。
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关键词
线损异常诊断
DenseNet
深度学习
窃电检测
治理系统
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职称材料
题名
基于深度学习的线损异常诊断系统研究
1
作者
张恒超
沈秋英
沈杰
李苏芙
范彪
王琨
蔡嘉辉
吕自贵
机构
国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
江南大学机械工程学院
江苏集萃智能制造技术研究所有限公司
出处
《农村电气化》
2023年第11期58-64,共7页
基金
国家自然科学基金青年项目(51505190)。
文摘
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。
关键词
线损异常诊断
DenseNet
深度学习
窃电检测
治理系统
Keywords
line loss abnormal diagnosis
DenseNet
experience knowledge
electricity theft detection
governance system
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的线损异常诊断系统研究
张恒超
沈秋英
沈杰
李苏芙
范彪
王琨
蔡嘉辉
吕自贵
《农村电气化》
2023
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