(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210928385.2 (22)申请日 2022.08.03 (71)申请人 中国电力科 学研究院有限公司 地址 100192 北京市海淀区清河小营东路 15号 (72)发明人 谭煌　赵兵　陈昊　于海波　 乔文俞　李媛　 (74)专利代理 机构 北京云嘉 湃富知识产权代理 有限公司 1 1678 专利代理师 朱静洁 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06N 20/00(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种台区线损融合诊断系统及其诊断方法 (57)摘要 本发明公开了一种台区线损融合诊断系统， 包括台区状态解析模块： 用于寻找台区常态， 判 断异常来源， 分类判断台区主因， 并输出可降损 电量； 台区下数据异常用户诊断模块： 根据台区 状态解析模块解析结果诊断台区下用户数据； 计 算模块： 根据台区下数据 异常用户诊断模块诊断 结果进行可降损电量计算、 可降损电量试算及线 损率试算。 本发 明所述的一种台区线损融合诊断 系统， 能够剔除对台区线损无影响的部分异常， 更加精准定位台区线损异常原因， 为基层业务人 员提供线损治理参考与方案， 增强台区线损防控 能力， 有力堵漏增收， 依靠高效的系统数据支 撑， 为各供电公司进行有效的台区线损治理提供坚 实的基础， 具有良好的前 景。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115392648 A 2022.11.25 CN 115392648 A 1.一种台区线损融合诊断系统， 其特 征在于， 包括： 台区状态解析模块： 用于寻找台区常态， 判断异常来源， 分类判断台区主因， 并输出可 降损电量； 台区下数据异常用户 诊断模块： 根据台区状态解析模块解析结果诊断台区下用户数 据； 计算模块： 根据台区下数据异常用户诊断模块诊断结果进行可降损电量计算、 可降损 电量试算及线损率试算； 异常清单输出模块： 将计算模块的计算结果以清单的方式输出。 2.根据权利要求1所述的一种台区线损融合诊断方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： ①、 台区状态解析判断主因并输出 可降损电量； ②、 台区下数据异常用户诊断； ③、 可降损电量计算； ④、 可降损电量试算及线损率试算； ⑤、 异常清单输出。 3.根据权利要求2所述的一种台区线损融合诊断方法， 其特征在于： 步骤 ①中台区状态 解析判断主因并输出 可降损电量的步骤如下： Ⅰ、 寻找台区常态； Ⅱ、 判断异常来源； Ⅲ、 弱分类判断台区主因。 4.根据权利要求3所述的一种台区线损融合诊断方法， 其特征在于： 步骤 Ⅰ中寻找台区 常态时采用DBsacan聚类算法对台区供电量和用电量进行聚类， 通过对最大类进行线性拟 合， 并根据供电量计算诊断日的预测用电量和残差， 其中残差＝实际用电量 ‑预测用电量， 残差则为可降损电量； 当残差的绝对值大于 设定值K,则判断当日 的供电量 或用电量是异常 的。 5.根据权利要求4所述的一种台区线损融合诊断方法， 其特征在于： 步骤 Ⅱ中判断异常 来源时根据诊断日前 7天的用电量和供电量分别构建数组： 并分别计算2个数组的标准差x和y； 当x>K1*y时， 异常来源于台区下用户； 当y>K2*x时， 异常来源于台区总表。 6.根据权利要求5所述的一种台区线损融合诊断方法， 其特征在于： 步骤 Ⅲ中弱分类判 断台区主因的步骤如下： a、 构建样本数据， 挑选其中80％样本作为专 家样本， 20％作为验样本； b、 构建特 征与机器学习； c、 通过决策树模型判断台区异常主因。 7.根据权利要求6所述的一种台区线损融合诊断方法， 其特征在于： 步骤a中样本数据 的样本来源为历史案例里面的： 终端计量异常数据、 终端采集异常数据、 用户计量异常数 据、 用户采集异常数据、 档案异常数据和违约用电数据； 步骤b中构建特征与机器学习时特征分为静态属性和动态特征， 静态属性为台区档案 信息， 动态特征为线损相关特征； 对动态特征构建统计类特征， 结合划窗构建动态特征的衍权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115392648 A 2生特征。 8.根据权利要求7所述的一种台区线损融合诊断方法， 其特征在于： 步骤 ②中台区下数 据异常用户诊断使用时基于档案、 用电、 负荷等数据， 通过一致性、 相悖性、 缺 失性、 极值、 重 复性进行数据异常诊断， 诊断出异常用户及异常时段， 提升异常诊断分析的准确率。 并根据 异常数据和 台区主因残差进行相关性试算， 相关性试算主要通过构建向量， 计算向量cos 值。 9.根据权利要求8所述的一种台区线损融合诊断方法， 其特征在于： 步骤 ③中可降损电 量计算时根据电量异常数据补全用户日 电量和台区供电量， 单异常可降损电量＝预测电 量‑系统记录的电量。 10.根据权利要求9所述的一种台区线损融合诊断方法， 其特征在于： 步骤 ④中可降损 电量试算时试算降损电量＝所有异常可降损电量之和， 当试算降损电量与线性拟合的残差 不超过K时， 则假设有效； 线损率试算过程中当异常属于终端时， 则 线损率＝(预测供电量 ‑用电量+异常可降损电量)/预测供电量*10 0％。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115392648 A 3