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101.
许文才 《硅谷》2014,(21):201-201
在电力网技术的应用中,线损的产生是不可避免的,但是这些损耗会浪费大量的电能资源,同时也会影响到电网运行的经济效益,所以在电力系统实际的工作中,一定要做好线损产生的原因分析工作,并且根据原因有针对性的采取相应的措施来降低线损,本文主要对电力网技术线损现象进行了分析,同时也提出了一些降损的途径。  相似文献   
102.
输变电线路损耗是输变电阶段的固有现象,其是评价低压变压器区域日线损率的重要指标和基准。当对大数据样本上进行训练时,区域的数量通常非常大,并且线损率数据集包含大量的异常值。为了准确的计算低压变压器区域日线损率,提出了一种具有去噪自动编码器(DAE)多径网络模型的鲁棒神经网络(RNN)方法,利用丢包层、L2正则论和Huber损失函数的优点获得多种不同的输出,并利用比较结果计算出基准值和合理区间,实现了精确评估采样数据集的质量并消除线损率的异常值,从而提高数据检测的稳定性。通过与传统的机器学习模型相比,所提出的RNN具有较好的鲁棒性和准确性。根据所提出的RNN的最终结果,在整个数据点中约有13%的异常值,一个月内线损率无缺失值和异常值的区域仅占20%左右,说明了计电设备可靠性较低。  相似文献   
103.
王海燕 《计算机仿真》2012,29(11):323-326,394
研究了线损率预测问题。由于影响线损率的因素间存在着复杂的非线性和强相关性,一般方法难以得到较高精度的预测结果。针对线损率的特点,为了提高预测精度,本文首次将核偏最小二乘回归算法应用于线损率预测。先以历年来的线损率及其相关数据为样本建立预测模型,然后对预测年线损率进行预测。以某电网为实例进行仿真,并将仿真结果与其他方法所得到的仿真结果进行比较。结果表明基于核偏最小二乘回归分析的线损率预测具有较高精度,能较好地克服变量相关性和非线性因素对预测模型的不利影响,为电力企业制订科学合理的线损率计划提供理论依据。  相似文献   
104.
在台区线路精细化管理和节能降损的背景下,提出了一种基于高速宽带电力线载波通讯技术和工频畸变脉冲电流技术的低压台区拓扑关系识别方法.该方法不仅实现了用电台区变、线、户之间供电网络拓扑结构的识别和校核,也实现了台区用户表相序的识别,为台区线损分析与异常定位、用电负载平衡提供了有效的数据支撑.  相似文献   
105.
<正>农村低压供电量的比例占了县级供电企业总供电量的50%左右,因此,低压线损率对县级供电企业综合线损率影响较大,降低公变台区线损率也就成为县级供电企业一个非常重要的工作。1低压线损的组成低压线损由导线损耗、表计损耗和管理损耗组成,其最主要来源是导线损耗,与电压的平方成反比。同一台区在用电负荷曲线特性相同的情况下,低压线损率与用电  相似文献   
106.
王永平  张学军 《供用电》1997,14(3):36-37
线损率是供电企业的一项重要经济技术指标,它直接影响到企业的经济效益。由于我公司过去对线损管理下作缺乏认识,综合线损率一直居高不下。近年来,随着计算机在各个领域的广泛应用,我公司抓住这一时机,狠抓现代化管理,把计算机应用到用电、调度、办公自动化等方面,不仅在企业管理和经济效益中上了一个台阶,而且在降损节能工作中也取得了可喜的成绩,线损率由80年代初的17.11%下降到目  相似文献   
107.
浅谈线损管理工作中的几个误区   总被引:1,自引:0,他引:1  
张昌银 《电气应用》2006,25(1):74-76
简要介绍线损指标的重要性,就目前线损管理工作中的几个误区进行理论分析和实例说明,指出走出误区所能带来的经济和社会利益。  相似文献   
108.
供电公司的关键性评价标准之一就是线损率,采取合理的措施降低线损率、提升企业的经济效益是提升电网企业竞争力的重要一环。本文对配电网线损理论进行了分析阐述,分析比较了几种常见理论线损计算算法,总结了不同算法的优缺点。讨论了线损考核指标的研究现状,给出了最小线损率的定义;并对常见的技术降损策略进行优化和管理降损策略等进行了阐述。讨论了线损考核指标的研究现状,给出了最小线损率的定义;并对常见的技术降损策略包括改造配电网结构、增大导线半径、平衡三相负荷、无功补偿、变压器优化等和管理降损策略包括加强计量管理、加大反窃电力度、线损自动化管理、计算理论线损等进行了阐述。  相似文献   
109.
为准确方便地计算配电网的线损,基于配电网的实际运行数据,提出了基于鲸鱼算法优化Elman神经网络的方法来计算配电网中的线损。首先,分析影响低压台区线损的影响因素作为线损计算模型的输入;然后,建立Elman神经网络模型来完成配电网线损的计算;最后,运用鲸鱼算法来优化建立神经网络模型,从而建立WOA-Elman模型来计算配电网的线损。对所提出模型进行仿真分析,分析结果表明,采用鲸鱼算法优化的神经网络模型进行线损率计算比直接采用经验分析建立的Elman神经网络模型线损计算的性能更好,具有更好的非线性拟合能力和更高的计算精度,在进行配电网线损计算时准确率更高。  相似文献   
110.
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