基于关联分析与机器学习的配网台区重过载预测方法

张国宾; 王晓蓉; 邓春宇

doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2018011

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基于关联分析与机器学习的配网台区重过载预测方法

专栏：2017年度大数据应用实践Top10 | 更新时间：2024-06-03

- 基于关联分析与机器学习的配网台区重过载预测方法
- Prediction method in distribution transformer heavy and overload supply areas with relevance analyze and machine learning
- 大数据 2018年4卷第1期页码：2018011
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "张国宾（1988-），男，中国电力科学研究院工程师，主要从事智能电网大数据、配电网规划方面的研究工作。" ]
  [ "王晓蓉（1973-），女，博士，中国电力科学研究院教授级高级工程师，主要从事新能源发电规划设计和功率预测、智能电网大数据等方面的研究工作。" ]
  [ "邓春宇（1983-），男，博士，中国电力科学研究院高级工程师，主要从事电力信息化建设及电力大数据应用工作。" ]
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.2018011
  中图分类号： TP393
- 网络首发：2018-01，
  
  纸质出版：2018-01-15
- 稿件说明：
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张国宾, 王晓蓉, 邓春宇. 基于关联分析与机器学习的配网台区重过载预测方法[J]. 大数据, 2018,4(1):2018011.

Guobin ZHANG, Xiaorong WANG, Chunyu DENG. Prediction method in distribution transformer heavy and overload supply areas with relevance analyze and machine learning[J]. Big Data Research, 2018, 4(1): 2018011.
张国宾, 王晓蓉, 邓春宇. 基于关联分析与机器学习的配网台区重过载预测方法[J]. 大数据, 2018,4(1):2018011. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2018011.

Guobin ZHANG, Xiaorong WANG, Chunyu DENG. Prediction method in distribution transformer heavy and overload supply areas with relevance analyze and machine learning[J]. Big Data Research, 2018, 4(1): 2018011. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2018011.

摘要

针对配电网运行中长期存在的台区重过载问题，提出基于关联规则挖掘的重过载影响因素分析方法，从设备和用户属性、自然环境、短期负荷特性中挖掘针对各类重过载事件的关联规则。从关联项中提取重过载影响因素，并基于机器学习模型，建立重过载事件预测模型，实现对重过载事件的短期预测。最后利用业务系统实际数据，对所提方法进行了效果验证。算例结果表明，新方法能够更为系统、全面地刻画重过载事件，提出的重过载预测模型在命中率和准确率方面表现良好。

Abstract

Aiming at the heavy and over load issue in operation of distribution network

a heavy overload forecasting model to achieve short-term forecast of heavy and overload events was established.Using the actual data of the business system

the proposed method was validated.The results show that the proposed method can describe the heavy and overload events more systematically and comprehensively

and the heavy overload forecasting model based on association rules performs well in the hit rate and accuracy rate.This method provides a new technical means that has certain practical value to enhance the distribution network management which could be seen as important experience of attempts in grid big data as well.

关键词

Keywords

references

王继业 . 智能电网大数据 [M ] . 北京 : 中国电力出版社 , 2017 .

WANG J Y . Big data in smart grid [M ] . Beijing : China Electric Power PressPress , 2017 .

贺建章 , 王海波 , 季知祥 , 等 . 面向智能电网的配电变压器重过载影响因素分析 [J ] . 电网技术 , 2017 , 41 ( 1 ): 279 - 284 .

HE J Z , WANG H B , JI Z X , et al . Analysis of factors affecting distribution transformer overload in smart grid [J ] . Power System Technology , 2017 , 41 ( 1 ): 279 - 284 .

贺建章 , 王海波 , 季知祥 , 等 . 基于随机森林理论的配电变压器重过载预测 [J ] . 电网技术 , 2017 , 41 ( 8 ): 2594 - 2597 .

HE J Z , WANG H B , JI Z X , et al . Heavy overload forecasting of distribution transformers based on random forest theory [J ] . Power System Technology , 2017 , 41 ( 8 ): 2594 - 2597 .

LI M , ZHOU Q . Distribution transformer mid-term heavy and over load pre-warning based on logistic regression [C ] // 2015 IEEE Eindhoven Powertech,June 29-July 2,2015,Eindhoven,Netherlands.[S.l.:s.n] , 2015 : 1 - 5 .

史常凯 , 闫文棋 , 张筱慧 , 等 . 基于BP网络和灰色模型的春节配变重过载预测 [J ] . 电力科学与技术学报 , 2016 , 31 ( 1 ): 140 - 145 .

SHI C K , YAN W Q , ZHANG X H , et al . Heavy overload forecasting of distribution transformer during the spring festival based on BP network and grey model [J ] . Journal of Electric Power Science and Technology , 2016 , 31 ( 1 ): 140 - 145 .

PADMANABH K , SINGH M J . Load forecasting at distribution transformer using IoT based smart meter data [C ] // 2016 IEEE International Conference on Contemporary Computing and Informatics,December 14-17,2016,Noida,India . New York:IEEE Press , 2016 : 758 - 763 .

CAMPEZIDOU S I , GRIJALVA S . Dsitribution transformer short-term load forecasting models [J ] . IEEE Transactions on Power System , 2016 ( 19 ): 267 - 273 .

NGO V C , WU W C , ZHANG B M . Ultra-short-term load forecasting using robust exponentially weighted method in distribution networks [J ] . Journal of Information,Control and Management Systems , 2015 ( 9 ): 301 - 308 .

SUN X R , LUH P B , CHEUNG K W . Efficient approach to short-term loadforecasting [J ] . IEEE Transactions on Power Systems , 2016 ( 3 ): 301 - 307 .

赵宇 , 董莉丽 . 基于运监大数据挖掘的公变台区重过载监测分析 [J ] . 企业管理 , 2016 ( S2 ): 276 - 277 .

ZHAO Y , DONG L L . Heavy and over load analysis on distribution transformer using operative and monitoring data [J ] . Enterprise Management , 2016 ( S2 ): 276 - 277 .

王山林 , 林正祥 . 国网福建电力应用大数据预测重过载台区 [J ] . 国家电网报 ,2016-08-19.

WANG S L , LIN Z X . Practise of big data on heavy and over load forecasting [J ] . State Grid News ,2016-08-19.

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