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《陕西理工大学》 2019年
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依据神经网络的区域配变重过载猜测研讨

张蕾  
【摘要】:电能对国民经济开展有着重要的支撑效果,跟着经济的快速开展,负荷的添加导致配电变压器经常出现重过载病态运转的现象。传统地,在配电变压器的重过载办理工作中工作人员均选用事中监测和过后处理的办法,难以削减乃至消除因为配电变压器重过载形成的停电事端。跟着物联网、云核算等新式IT技能在电力行业的广泛使用以及刚强智能电网和配电网主动化的长时间建造与开展,电网在电力运转、设备的状况监测、客户用电信息收集以及营销办理等方面积累了很多的具有价值的数据。结合这一资源,本文使用大数据理论对配电变压器重过载运转状况进行猜测建模。首要,从多个数据源中提取猜测建模进程中所需求的变压器台账数据、用户档案数据、网络拓扑联系、配电变压器改造记载、气候信息和节假日标签等数据;树立气泡图模型、饼图模型、雷达图模型、条形折线图模型和杰出显现表模型等多种可视化模型,剖析配电变压器重过载状况与用电区域、用电类型、变压器容量以及月份时节的联系;使用数据改换将一些特点字段的数据方法转换成更适合、更方便于建模剖析的方法而且结构了“负载率”这一特点字段值,经过删去无关特点字段和抽样等数据规约办法恰当的紧缩数据规划,选用箱线图辨认异常值数据并将其删去,依据MATLAB软件筛选出多个特点字段的缺失值,别离选用不同的办法对这些值进行处理;然后,选用SPSS Modeler软件树立K-Means聚类算法模型,选取三个不同的“负载率”特点字段值作为初始聚类中心,经过重复练习模型,不断的调整迭代聚类中心,完成概括系数能够到达最优值,有用的将配电变压器前史重过载数据分为三类;树立Apriori相关规矩模型,设定恰当的支撑度和置信度参数,发掘每一聚类成果所包括的配电变压器发作重过载的首要影响要素,使用“进步度”点评方针验证相关规矩的有用性;最终,区分样本数据的80%作为练习样本,别的的20%作为测验样本,别离树立径向基神经网络模型和多层感知器神经网络模型,依据聚类成果和相关剖析成果,对各个输入特点字段设定不同的初始权值,不断调整神经元的个数以及多层感知器神经网络的隐含层数,尽可能的进步猜测的准确性;依据运转成果得出多层感知器神经网络模型优于径向基神经网络模型而且再次练习多层感知器神经网络保证其稳定性。抽取535条汉中区域2018年11月1日至2019年2月28日配电变压器运转数据记载,将新数据键入该多层感知器神经网络猜测模型,猜测成果与实践重过载发作状况较高程度契合,正确率到达95.13%,经过契合矩阵、绩效评价、AUC和Gini系数等有用方针证明了模型稳定性与准确性。成果表明该配电变压器重过载猜测模型能够完成汉中区域未来一周的配电变压器重过载猜测要求,研讨工作基本完成了配电变压器重过载猜测的内容要求,能够在必定程度上为企业工作人员进行配电变压器重过载猜测办理工作供给参阅定见。
【学位颁发单位】:陕西理工大学
【学位等级】:硕士
【学位颁发年份】:2019
【分类号】:TM421;TP183

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