基于智能电网融合大数据分析技术,探索海量数据的潜在价值,以实现反窃查违。文中采用高速电力线载波(High-speed Power Line Carrier,HPLC)数据传输技术,对采集到的智能电表的96个时刻电参量进行数据处理,通过引入户表间电压降提出表间...基于智能电网融合大数据分析技术,探索海量数据的潜在价值,以实现反窃查违。文中采用高速电力线载波(High-speed Power Line Carrier,HPLC)数据传输技术,对采集到的智能电表的96个时刻电参量进行数据处理,通过引入户表间电压降提出表间关系距离矩阵、户表标签和户表相似度的概念,以户表相似度计算传输阻抗,确定台区合理线损。结合实际情况下的户表聚类处理和线损识别,验证了构建基于聚类分析的台区传输阻抗特性及线损模型的可靠性,能够精准判别每个台区线损是否正常,正确率达到99%,为反窃查违提供了重要线索。展开更多
文摘基于智能电网融合大数据分析技术,探索海量数据的潜在价值,以实现反窃查违。文中采用高速电力线载波(High-speed Power Line Carrier,HPLC)数据传输技术,对采集到的智能电表的96个时刻电参量进行数据处理,通过引入户表间电压降提出表间关系距离矩阵、户表标签和户表相似度的概念,以户表相似度计算传输阻抗,确定台区合理线损。结合实际情况下的户表聚类处理和线损识别,验证了构建基于聚类分析的台区传输阻抗特性及线损模型的可靠性,能够精准判别每个台区线损是否正常,正确率达到99%,为反窃查违提供了重要线索。