基于海量数据的电网线损预测与窃电诊断研究

摘要：

为了降低电网运行的技术损耗、预防用户窃电行为,文章从线损计算方法着手,分析用于窃电诊断的指标体系;基于Elman神经网络以及k-means聚类分析算法构建线损预测模型;基于高维随机矩阵构建窃电诊断模型,融合2个模型设计了电网线损与窃电预警平台.经过配电网实例数据预测与仿真,线损预测误差较小,窃电诊断定位准确,为降低损耗、预防窃电以及后续电网规划、策略优化提供了智能化分析手段.

关键词：聚类分析、Elman神经网络、线损预测、窃电诊断

所属期刊栏目：38

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：91-94