基于支持向量机的低压台区线损管理诊断模型

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1、基于支持向量机的低压台区线损管理诊断模型夏桃勇电力公司吉安供电分公司线损管理与维护是影响供电企业经济效益的核心工作，由于大量分布的棊层低压台区因缺乏技术人才、管理不规范等问题严重影响了工作效率。针对此类问题，文中在传统台区线损管理的基础上引进支持向量机方法，结合信息管理系统实现线损工作的精细化模式。通过建立台区线损与异常诊断、分析模型，从而真正实现科学、规范化的工作管理，奋效地解决管理滞后问题，大幅提升台区管理效率。关键词：台区线损;支持向量机;诊断分析;诊断模型;研究方向：电力营销管理，营销技术。Fault

2、DiagnosisModelofLowVoltageAreaLineLossManagementBasedonSupportVectorMachinesXIATaoyongJi’anPowerSupplyBranch,JiangxiElectricPowerCompany;Linelossmanagementandmaintenanceisthecoreworkthataffectstheeconomicbenefitsofpowersupplyenterprises.Duetoalargenumberofd

3、istributionoflowvoltageunitsatthegrass-rootslevel,theefficiencyoftheworkisseriouslyaffectedbythelackoftechnicalpersonnelandnon-standardmanagement.Aimingatthiskindofproblem,thispaperintroducesthesupportvectormachines(SVM)methodbasedonthetraditionallinearealo

4、ssmanagement,andcombinestheinformationmanagementsystemtorealizethefinemodeloflinelosswork.Throughtheestablishmentofthestationlinelossandabnormaldiagnosisandanalysismodel,thescientificandstandardizedworkmanagementcanberealized,andthemanagementlagproblemcanbe

5、effectivelysolved,andthemanagementefficiencyofTaiwandistrictwillbegreatlyimproved.Keyword：tai-arealineloss;supportvectormachines;diagnosisanalysis;diagnosismodel;线损管理工作随着“智能电网”发展工作的不断推进，在一线城市逐渐出现人才缺乏、管理断层的现象。同时，为了适应企业结构的扁平化管理改革，更高效、先进的管理模式也成了首要解决的问题。而支持向量机(

6、SupportVectorMachine,SVM)技术可以整合现有的小样本数据，建立科学系统的分析体系UL在保持结构简单特性下，其泛化性能有大幅提升，对于样本识别和非线性模式分析具有突出的性能优势。这也使得支持向量机广泛应用于军事、医学等领域，并逐渐形成了较为系统的研究体系，且具备良好的移植基础。木文将支持向量机引入到台区线损的诊断、分析中来，并通过建立模型，达到优化管理模式的目的。1台区线损案例分析1.1案例综述当前的低压台区主要包含配变、杆变变压器区域内的线损m。拿上海市台区分布作为分析对象，依据电网技术

7、原则，城区的低压网络供电线路的尺寸有着严格的标准:供电长度半径在100~150m之间最佳，分布距离不可超过150m。同时，依据周边城镇属性进行变压器负荷科学化分配。人口密集、用电集中的城镇商业地段一般线长在400m以下，其他弱用电区域控制在500m以下即可。表1各类典型低压台区理论参考线损值卜载原表表1各类典型低压台区理论参考线损值下载原表1.2台区线损分析某市从2009年开始Y台区线损的精细化管理措施，统计CMS系统屮所有月电量数据并标准地区分布。结合低压台区拆分数据进行线损趋势对比，审杳各方面影响因素，找

8、出线损管理中所存在的问题，并改进管理方案。从而达到提升电力利用率，降低电压损耗的0的。现有的线损分析模型主要从台区的基础数据统计、供电数据统计、基础数据分布、售电区域分布和线路异常处理等方面进行分析。(1)基础数据统计。这一部分主要进行大量的基础区域用户信息和用电信息的收集、分类、统计整理工作。在确保信息准确性的同时，将分析采样得到的数据作为分析办法的基础参考。参考内容包含有电力系统分析、台区PMS