【摘 要】
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长期以来,由于低压台区电能计量装置配置不齐、运行数据不易收集,通常采用云计算模型完成低压台区线损率计算,不仅实时性不高而且准确性较低.目前,随着智能电表的推广应用以及智能终端的升级改造,电网边缘节点的数据处理能力正在逐渐提高.基于上述原因,提出了一种基于智能终端的台区线损率计算方案,充分发挥智能终端的边缘计算能力,并通过编程加以实现.采用AP聚类算法,将台区样本分类,聚合分散数据;随后,基于BP神经网络模型拟合样本数据与电气特征参数之间的关系.实验结果表明,所提方案能够缓解云中心的数据处理压力,提高了计算
【机 构】
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内蒙古电力科学研究院,内蒙古 呼和浩特 010010
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长期以来,由于低压台区电能计量装置配置不齐、运行数据不易收集,通常采用云计算模型完成低压台区线损率计算,不仅实时性不高而且准确性较低.目前,随着智能电表的推广应用以及智能终端的升级改造,电网边缘节点的数据处理能力正在逐渐提高.基于上述原因,提出了一种基于智能终端的台区线损率计算方案,充分发挥智能终端的边缘计算能力,并通过编程加以实现.采用AP聚类算法,将台区样本分类,聚合分散数据;随后,基于BP神经网络模型拟合样本数据与电气特征参数之间的关系.实验结果表明,所提方案能够缓解云中心的数据处理压力,提高了计算模型的数据处理效率,为运维人员对低压台区的维护和管理提供参考.
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