基于数据时空相关性的智能台区识别技术,这篇识别技术论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
识别技术论文参考文献：
摘 要： 在用电信息采集系统中经常因各种原因导致台区档案的不精确,人工识别台区的方法耗时费力且人工成本很高,而专用设备识别方法的设备成本很高,同时也增加了电力人员的工作量.为了解决上述问题,通过分析发现同一台区电能采集设备的电压数据存在时间和空间相关性,在此基础上采用数据挖掘中的分类方法将每个台区的采集设备划分为一类,通过计算待识别的采集设备归属于各个分类的概率判断其台区归属关系.该方法既能保证识别效率又能减少设备成本和人员工作量.仿真结果表明该方法具有较高的识别精度.
关键词： 用电信息采集系统； 电能采集设备； 时间相关性； 空间相关性； 台区识别； 分类
中图分类号： TN911?34； TP321.11 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）04?0030?04
Abstract： There are often inaccurate tranormer archives in the electricity information acquisition system due to various reasons. The manual tranormer room recognition method has high time and effort consumption and leads to high labor cost, while the special equipment recognition method has high equipment cost and increases the workload of electric power staff. To resolve the above problems, the voltage data of power acquisition devices controlled by the same tranormer is analyzed and it is found that the voltage data has temporal and spatial correlation. On this basis, the classification method in data mining is adopted to classify the acquisition devices of every tranormer room into one class, and the probability that the to?be recognized acquisition devices belong to each class is calculated to determine which tranormer room they belong to. The method can not only ensure the recognition efficiency, but also reduce the equipment cost and the workload of staff. The simulation results show that the method has higher recognition accuracy.
Keywords： electricity information acquisition system； power acquisition device； temporal correlation； spatial correlation； tranormer room recognition； classification
0 引 言
用电信息采集系统由中心主站、集中器、采集器、电能表组成,电力公司通过主站将台区档案下发给集中器,作为集中器采集电表的依据[1?3].台区档案的准确性直接影响电能表的数据采集和计量结果的正确性,但现实中常因信息记录遗失、更新不及时、信息不完整等原因导致台区的档案资料往往不准确.造成在抄表过程中无法准确判断该户电能表属于哪个变压器,既影响了台区线损指标的完成,也会引发客户间计量、债权纠纷,影响了供电企业的形象和经济效益.
目前台区识别技术包括传统的人工识别和专用台区识别仪两类.人工识别主要依靠电力人员到现场逐户排查台区归属,不仅效率低下而且费时费力.随着居民小区数量与日剧增,传统识别台区的方法存在的弊病越来越突出.近年来专用台区识别设备[4?5]的研制和使用显著提高了台区识别的速度,现有台区用户识别仪多数基于电力载波技术直接通信与否[6?7]或电流脉冲技术[8?9]等来识别台区信息.但是基于电力载波技术的台区识别仪在实际应用中常因载波信号不能被变压器完全隔离,载波信号仍可耦合到其他变压器产生跨台区通信等难题,使得台区识别准确度较低.文献[10]将神经网络应用到台区识别仪中,提高识别精度,而基于电流脉冲技术的台区识别仪需要在变压器出线端安装电流互感器,操作上存在一定安全隐患,且可控制性差.
因此需要研究新型智能台区识别技术既能够保证精度和效率,又能够降低硬件和人工成本.利用台区内电能采集设备数据的时间和空间相关性,通过大数据分析技术对台区内电能采集设备的数据进行分析,从而实现智能台区识别.采用分类方法,利用台区电能数据的时间和空间相关性实现对所有电能采集设备进行分类,每个台区的电能采集设备划分为一个分类.该方法无需特殊的硬件支持,也不会增加电力人员的工作量,既可以作为独立的台区识别技术使用,也可以与现有的台区识别仪配合使用以提高识别精度.
1 台区电能采集设备的数据相关性
通过对台区电能采集数据分析发现同一台区的电能表在一段时间内采集的电压数据具有一定的相关性,包括时间相关性和空间性,而不同台区之间的数据相关性不同.因此可以根据台区电能表之间的电压数据相关性进行台区识别,对2017年5月1日某居民小区内两个台区的电能表采集的电压数据进行分析,得出不同台区的电能表采集的电压数据之间的相关性如图1和图2所示.
结论：大学硕士与本科识别技术毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写识别技术方面论文范文。
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