基于数据挖掘的新旧动能转换成效监测体系研究

采用目前方法构建新旧动能转换成效监测体系时,没有对监测数据进行去噪处理,导致方法的监测精度和敏感度较低。为此,提出基于数据挖掘的新旧动能转换成效监测体系研究方法。首先确定构建新旧动能转换成效监测体系的具体步骤,其次在双树复小波原理的基础上对监测数据进行去噪处理,利用数据挖掘方法构建新旧动能转换成效监测指标体系,并对监测指标进行标准化处理,最后结合熵权法和非线性加权模型完成新旧动能转换成效的监测。实验结果表明所提方法的监测精度和敏感度较高。     

矿物油变压器注换两种酯类绝缘油的研究

本文主要研究了传统矿物油变压器注换酯类绝缘油包括天然酯及单酯绝缘油的可行性问题,首先研究了两种酯类绝缘油与矿物油混合后的常规电气、理化特性,在此基础上,分别使用两种酯类绝缘油对两台10 kV矿物油变压器进行注换,并测试注换前后变压器的整体特性。结果表明：使用单酯绝缘油注换矿物油变压器后,变压器的温升有所降低,对地电容提...     

基于相关性度量算法的台区线损异常判断及精准定位

针对台区发生线损异常时关联用户辨识困难的实际问题,提出一种基于相关性度量算法的台区线损异常判断及精准定位方法。首先,通过间隙统计-轮廓系数融合算法确定数据集的最佳聚类数,并在此基础上采用二分K-means++构建台区线损标准库;其次,基于标准库完成台区线损异常辨识,确定异常时间段;再次,计算异常时间段内各用户电量和线损的斯皮尔曼相关性系数(SCC)和欧式-离散弗雷歇距离(E-DFD),并基于SCC和E-DFD构造综合评判指标分析用户关联性;最后,采用TOPSIS算法对综合评判指标值进行排序,实现异常关联用户的精准定位。算例采用某台区真实现场数据进行分析,结果表明文中所提方法在聚类有效性、计算时间以及辨识准确度等方面具有较好的性能和优势。     

基于人工神经网络的配电线损分析

为准确计算和分析配电网的线损,提出一种基于人工神经网络的配电线损计算模型.首先根据现场数据推导出配电馈线的日负荷曲线,使用三相潮流计算程序创建训练数据集;然后通过灵敏度分析确定了影响线损的关键因素;最后应用人工神经网络开发出架空线路和地下电缆季节性损耗的计算模型.仿真试验表明,相对于回归线损计算模型,所提出的模型提高了配电线损计算的准确性.