【摘 要】
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线损率是评价输电线路输电水平的重要指标,能否对线损率进行准确的预测则是评价电网公司管理水平的重要指标。但是由于线损率数据干扰因素多,扰动大,而现有的数据预测模型无法准确捕捉其局部变化趋势。本文针对此问题展开了研究,具体研究内容如下。首先,在对线损率相关数据进行介绍的基础上定量分析了气象数据与负载率对线损率的影响,并针对线损率数据各个维度特征间数量级相差较大以及线损率波动较大的问题,对线损率数据进行
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线损率是评价输电线路输电水平的重要指标,能否对线损率进行准确的预测则是评价电网公司管理水平的重要指标。但是由于线损率数据干扰因素多,扰动大,而现有的数据预测模型无法准确捕捉其局部变化趋势。本文针对此问题展开了研究,具体研究内容如下。首先,在对线损率相关数据进行介绍的基础上定量分析了气象数据与负载率对线损率的影响,并针对线损率数据各个维度特征间数量级相差较大以及线损率波动较大的问题,对线损率数据进行了归一化处理,并优选出了多维时序关联数据缺失值补全算法。其次,分别采用离散小波变换、经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）与自动奇异谱分析（Sliding Singular Spectrum Analysis,Sliding SSA）算法（以下简称为Sliding SSA）对线损率数据进行分解与特征提取,并从信息丢失率、分解效果与分解数据维度等方面对3种分解算法的效果进行了对比分析,优选出Sliding SSA分解方法。然后,采用主流的Bi-LSTM与CNN-LSTM神经网络对线损率进行预测,并与LSTM神经网络预测结果进行对比。结果表明,Bi-LSTM与CNN-LSTM神经网络的预测误差分别比LSTM神经网络低了88.84%与85.87%。此外,本文使用贝叶斯优化算法对各个神经网络的滑窗长度进行寻优,得到LSTM、Bi-LSTM与CNN-LSTM神经网络的最优滑窗长度分别为15、16与8。最后,研究了分解方法和预测方法的匹配效果,线损率预测交叉实验表明,Sliding SSA分解算法与Bi-LSTM神经网络的组合预测效果最好;研究了气象数据对线损率预测的影响,结果表明,气象数据无法提升神经网络预测效果;研究了不同负载率等级对线损率预测的影响,结果表明,对负载率进行分组后,各个神经网络的表现均有所提升,且Sliding SSA-Bi-LSTM神经网络的表现依旧最好。综上,本文优选出了一个应用于输电线路线损率预测的模型,该模型对提高关口计量的准确性与公平性,以及提高电网输电效率与经济收益具有较大的意义。
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