【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及台户关系识别，尤其是涉及一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法。
技术介绍
1、低压配电系统是电力系统的重要组成部分，负责将电能从配电变压器传输到终端用户。由于低压配电网络的复杂性和分布广泛性，传统的管理方式难以精准识别台区与用户之间的关系，导致管理效率低下，故障诊断和维护难度增加。随着智能电网的发展，数据挖掘技术逐渐应用于配电网络中，通过分析海量用电数据，结合物理规律，能够有效获取低压台区的拓扑结构信息，提升配电系统的状态监测能力和管理质量，实现高效运维与故障诊断。
2、公布号为cn110389267a的专利技术专利公开了一种基于智能电能表采集数据的低压台区台户关系识别方法，包括：采集获取待识别低压台区内的预设数量的关口智能电能表及用户智能电能表的预设天数的原始电压数据并清洗，获得每个智能电能表的有效数据；根据获得的每个智能电能表的有效数据，求取该智能电能表的电压每日平均值与标准差值；将用户智能电能表与关口智能电能表的平均值数列及标准差值数列分别做相关性分析；若分析结果表明某一用户智能电能表与某一关口智能电能表的平均值及标准差值的相关系数都为最大值，则判定为匹配。该专利技术的台户匹配缺乏有效的物理规律限制。
3、因此提供一种具有有效物理规律限制的可靠识别方法是目前急需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法。
2、本专利技术的
3、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，该方法包括以下步骤：
4、s1、对用户用电行为和地理位置进行特征提取；
5、s2、根据提取的特征通过基于支持向量机的机器学习模型对用户所属的台区进行划分；
6、s3、在用户所属台区划分的分类基础上，将分类结果转换为概率输出，计算预测概率；
7、s4、根据预测概率计算用户用电量总和并结合能量守恒原则对预测结果进行验证，以识别并纠正存在的预测误差；
8、s5、计算变压器的供电量与用户用电总和之间的偏差值，并参考供电区域线损设定偏差容忍度，若偏差超出该范围提示调整修正；
9、s6、在每次调整后，重新计算用户用电量总和并与变压器的供电量进行对比。
10、作为优选的技术方案，根据用户用电负荷数据提取用户用电行为特征。
11、作为优选的技术方案，所述用电负荷数据进行时间序列分析并提取用电时间特性，所述用电时间特性包括峰值负荷、用电高峰时段、日均负荷、夜间用电比例和用电波动性。
12、作为优选的技术方案，所述用电负荷数据通过频域分析提取高频和低频成分，捕捉用户用电的周期性变化。
13、作为优选的技术方案，所述地理位置包括用户安装地址和用电设备安装地址。
14、作为优选的技术方案，所述台区进行划分中支持向量机模型使用径向基核函数将用户的特征数据从原始空间映射到高维空间。
15、作为优选的技术方案，所述概率预测通过使用逻辑回归对支持向量机的决策函数值进行拟合，以生成属于正类的概率，需要进行预测概率的问题包括二分类问题和多分类问题。
16、作为优选的技术方案，所述二分类问题直接输出属于正类的概率值；所述多分类问题采用基于一对一策略的扩展方法，将每个类别对之间的分类任务看作一个二分类问题，分别对每个二分类模型进行概率校准，并将所有校准后的结果整合为一个多分类概率分布。
17、作为优选的技术方案，所述变压器的供电量通过调取台区变压器的历史运行数据进行计算，所述历史运行数据包括变压器的负荷曲线、最大供电功率、最大输出功率、平均负荷值和日常运行过程中输出的平均功率；根据最大输出功率及平均负荷值计算该台区的供电总负荷上限值。
18、作为优选的技术方案，所述预测概率的调整根据电量偏差进行综合修正，将功率偏差作为反馈信号并将用户重新分配到其他可能的台区，调整用户的台区归属减少电量偏差。
19、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
20、1.本专利技术通过台区划分和预测概率，计算供电量和用户用电量，结合能量守恒物理规律，判断电量偏差是否符合范围，提高台户关系识别的准确性和可靠性；同时提升了配电系统的管理效率和运行维护水平。
21、2.本专利技术通过参考供电区域线损设定偏差容忍度，判断供电量和用电量总和偏差是否符合范围，确定台户关系识别的准确度。
22、3.本专利技术通过结合概率预测和能量守恒验证，进一步的提高了台户关系识别的准确性。
23、4.本专利技术通过使用逻辑回归对支持向量机的决策函数值进行拟合，以生成属于正类的概率，提高了台户关系识别的准确性。
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1.一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，根据用户用电负荷数据提取用户用电行为特征。
3.根据权利要求2所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，所述用电负荷数据进行时间序列分析并提取用电时间特性，所述用电时间特性包括峰值负荷、用电高峰时段、日均负荷、夜间用电比例和用电波动性。
4.根据权利要求2所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，所述用电负荷数据通过频域分析提取高频和低频成分，捕捉用户用电的周期性变化。
5.根据权利要求1所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，所述地理位置包括用户安装地址和用电设备安装地址。
6.根据权利要求1所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，所述台区进行划分中支持向量机模型使用径向基核函数将用户的特征数据从原始空间映射到高维空间。
7.根据
8.根据权利要求7所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，所述二分类问题直接输出属于正类的概率值；所述多分类问题采用基于一对一策略的扩展方法，将每个类别对之间的分类任务看作一个二分类问题，分别对每个二分类模型进行概率校准，并将所有校准后的结果整合为一个多分类概率分布。
9.根据权利要求1所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，所述变压器的供电量通过调取台区变压器的历史运行数据进行计算，所述历史运行数据包括变压器的负荷曲线、最大供电功率、最大输出功率、平均负荷值和日常运行过程中输出的平均功率；根据最大输出功率及平均负荷值计算该台区的供电总负荷上限值。
10.根据权利要求1所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，所述预测概率的调整根据电量偏差进行综合修正，将功率偏差作为反馈信号并将用户重新分配到其他可能的台区，调整用户的台区归属减少电量偏差。
...【技术特征摘要】
1.一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，根据用户用电负荷数据提取用户用电行为特征。
3.根据权利要求2所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，所述用电负荷数据进行时间序列分析并提取用电时间特性，所述用电时间特性包括峰值负荷、用电高峰时段、日均负荷、夜间用电比例和用电波动性。
4.根据权利要求2所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，所述用电负荷数据通过频域分析提取高频和低频成分，捕捉用户用电的周期性变化。
5.根据权利要求1所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，所述地理位置包括用户安装地址和用电设备安装地址。
6.根据权利要求1所述的一种基于概率预测和能量守恒验证的台户关系识别方法，其特征在于，所述台区进行划分中支持向量机模型使用径向基核函数将用户的特征数据从原始空间映射到高维空间。
7.根据权利要求6所述的一种基于概率预测和能量守恒验...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚周飞，曾嘉庆，陈琰，杜习周，雷兴，杨帆，刘俊，陆冰冰，张云鹏，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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