| 客戶側竊電態勢感知及智能預警關鍵技術的研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：613 K | |
| 標簽： 客戶側 竊電 態勢感知 | |
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| 文檔介紹：客戶側竊電行為不僅造成電能資源大量流失，同時造成線路負荷過載引發火災等重大安全事故。針對當前客戶側竊電行為的多樣性與隱蔽性特征，以約束客戶側竊電行為為目的，設計了客戶側竊電態勢感知及智能預警關鍵技術。考慮客戶側竊電行為的多樣性與隱蔽性特性，選取額定電壓偏離度、電壓不平衡率與電流不平衡率等6個客戶側竊電態勢感知指標，利用RBF神經網絡構建客戶側竊電態勢感知模型，將所選取的6個指標與相關數據作為模型輸入，通過動態K均值聚類算法優化模型，模型輸出結果即為客戶側竊電態勢感知結果。基于感知結果，通過聲光報警裝置與智能設備實現智能預警，實驗結果顯示，該技術能夠有效抑制客戶側竊電行為。 | |
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