输电线路损耗分析与预测

输电线路损耗分析与预测
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作者: , ,
2021-09
版次: 1
ISBN: 9787562959342
定价: 68.00
装帧: 平装
开本: 16开
页数: 223页
分类: 工程技术
  • 本书密切结合当前智能电网的研究热点,对输电线路线损建模仿真、预测技术和异常线损治理方法的研究现状进行了较为详尽的分析和总结。全书共分为10章,主要研究内容包括输电线路线损理论建模分析及仿真研究,基于数据驱动的线损率预测及关联信息挖掘,跨省输电线路异常线损的治理方法研究与试点等。
        本书可供从事电气自动化、电网、人工智能等领域的科技工作者和工程技术人员使用,也可供高等院校相关专业师生参考。 1  绪论
      1.1  研究背景
      1.2  目的和意义
        1I 3国内外研究水平综述
        1.3.1  输电线路理论线损计算方法研究现状
        1.3.2  CVT误差及其对输电线路线损影响研究现状
        1.3.3  电能计量装置误差及其对输电线路线损影响研究现状
        1.3.4  电能计量相关数据缺失值处理方法研究现状
        1.3.5  基于数据驱动的输电线路线损率及其状态预测方法研究现状
        1.3.6  基于大数据的输电线路线损成因分析方法研究现状
        1.3.7  输电线路线损治理研究现状
      1.4  本书要点
    2  输电线路理论线损计算方法
      2.1  输电线路线损机理分析
        2.1.1  线损定义
        2.1.2  电阻损耗计算
        2.1.3  电晕损耗计算
        2.1.4  架空地线损耗计算
      2.2  输电线路统计线损计算方法
        2.2.1  理论线损计算
        2.2.2  潮流算法
        2.2.3  潮流算法修正
        2.2.4  均方根电流法
      2.3  理论线损的影响量分析
        2.3.1  线损影响量概况
        2.3.2  线路参数对线损的影响
        2.3.3  运行工况对线损的影响
      2.4  输电线路线损影响仿真研究
        2.4.1  输电线路线损仿真模型的构建
        2.4.3  运行方式对线损影响分析
        2.4.4  现场工况对线损影响分析
        2.4.5  输电线路的运行环境对线损影响分析
      2.5  本章小结
    3  CVT运行变差及其对统计线损影响研究
      3.1  CvT运行变差影响量分析及其对统计线损的影响
        3.1.1  CvT运行变差来源机理分析
        3.1.2  CVT运行变差影响量分析
        3.1.3  CVT运行变差对统计线损影响
      3.2  CvT运行变差量化评估及模拟测试
        3.2.1  外电场对CVT运行变差量化评估分析
        3.2.2  CVT运行变差模拟测试
        3.2.3  仿真与模拟试验结果分析
      3.3  CVT运行变差在线监测技术及装置
        3.3.1  电压互感器运行变差在线监测技术
        3.3.2  CVT误差在线监测装置的研制
    4  输电线路电能计量装置整体误差分析及其对统计线损影响研究
      4.1  跨省输电线路电能计量装置运行工况误差分析
        4.1.1  电能计量装置原理及误差特性分析
        4.1.2  电能计量装置模型仿真
      4.2  跨省输电线路电能计量装置误差合成方法研究
        4.2.1  电能计量装置误差合成
        4.2.2  算法验证
      4.3  电能计量装置误差对统计线损的影响分析
        4.3.1  电能计量装置误差对统计线损的理论计算
        4.3.2  综合考虑线路传输功率和电能计量装置误差的线损分析
        4.3.3  电能计量装置误差对线损影响占比分析
      4.4  本章小结
    5  输电线路大数据缺失值处理
        5.1.1  静态数据来源及特点
        5.1.2  电量数据来源及特点
        5.1.3  气象数据来源及特点
      5.2  输电线路电量数据缺失值处理
        5.2.1  单维估计法缺失值处理
        5.2.2  缺失值处理的实验与误差评定
      5.3  输电线路气象数据缺失值处理
        5.3.1  多维估计法缺失值处理
        5.3.2  缺失值处理有效性验证实验与分析
      5.4  本章小结
    6  基于数据驱动的输电线路线损率状态快速预测
      6.1  基于机器学习方法的线损率状态快速预测
        6.1.1  基于KNN的状态预测模型
        6.1.2  基于SVM的状态预测模型
      6.2  数据特征提取
        6.2.1  数据预处理
        6.2.2  数据降维
        6.2.3  数据特征融合
      6.3  线损率状态预测验证实验与分析
        6.3.1  数据集标注与划分
        6.3.2  评价指标
        6.3.3  实验环境配置和参数设置
        6.3.4  实验结果与分析
      6.4  本章小结
    7  基于数据驱动的输电线路线损率预测
      7.1  输电线路线损率预测基础模型研究
        7.1.1  基于ESN网络的线损率预测模型
        7.1.2  基于RNN网络的线损率预测模型
        7.1.3  线损率预测基础模型优选实验
      7.2  基于RNN的改进预测网络
        7.2.1  RNN预测网络的优缺点
        7.2.2  LSTM预测网络结构
        7.2.3  I。STM预测网络传播过程
        2.4.2  线路结构对线损的影响分析
        7.3.2  引入注意力机制的LSTM线损率预测流程
        7.3.3  引入注意力机制的LsTM线损率预测算例分析
      7.4  基于高斯误差模型的线损率预测校正
        7.4.1  高斯线损率误差模型
        7.4.2  线损率预测校正实验与分析
      7.5  本章小结
    8  基于大数据平台的线损关联信息挖掘
      8.1  基于机器学习的数据预处理
        8.1.1  数据预处理综述
      8.2  大数据挖掘关联规则概述
        8.2.2  Apriori算法的缺陷和改进
        8.2.3  FP―growtn算法原理
      8.3  基于FP―growth算法的线损关联信息挖掘
        8.3.1  FP―growth算法数据准备
        8.3.2  气象因素和线损关联实验
        8.3.3  FP―growth算法实验结果缺陷分析
      8.4  关联规则分级挖掘
      8.5  本章小结
    9  跨省输电线路异常线损原因分析
      9.1  异常线损的关键影响因素
        9.1.1  降水与湿度的影响
        9.1.2  温度影响
        9.1.3  线路负载率的影响
        9.1.4  关口计量装置性能的影响
        9.1.5  电能采集准确性的影响
      9
  • 内容简介:
    本书密切结合当前智能电网的研究热点,对输电线路线损建模仿真、预测技术和异常线损治理方法的研究现状进行了较为详尽的分析和总结。全书共分为10章,主要研究内容包括输电线路线损理论建模分析及仿真研究,基于数据驱动的线损率预测及关联信息挖掘,跨省输电线路异常线损的治理方法研究与试点等。
        本书可供从事电气自动化、电网、人工智能等领域的科技工作者和工程技术人员使用,也可供高等院校相关专业师生参考。
  • 目录:
    1  绪论
      1.1  研究背景
      1.2  目的和意义
        1I 3国内外研究水平综述
        1.3.1  输电线路理论线损计算方法研究现状
        1.3.2  CVT误差及其对输电线路线损影响研究现状
        1.3.3  电能计量装置误差及其对输电线路线损影响研究现状
        1.3.4  电能计量相关数据缺失值处理方法研究现状
        1.3.5  基于数据驱动的输电线路线损率及其状态预测方法研究现状
        1.3.6  基于大数据的输电线路线损成因分析方法研究现状
        1.3.7  输电线路线损治理研究现状
      1.4  本书要点
    2  输电线路理论线损计算方法
      2.1  输电线路线损机理分析
        2.1.1  线损定义
        2.1.2  电阻损耗计算
        2.1.3  电晕损耗计算
        2.1.4  架空地线损耗计算
      2.2  输电线路统计线损计算方法
        2.2.1  理论线损计算
        2.2.2  潮流算法
        2.2.3  潮流算法修正
        2.2.4  均方根电流法
      2.3  理论线损的影响量分析
        2.3.1  线损影响量概况
        2.3.2  线路参数对线损的影响
        2.3.3  运行工况对线损的影响
      2.4  输电线路线损影响仿真研究
        2.4.1  输电线路线损仿真模型的构建
        2.4.3  运行方式对线损影响分析
        2.4.4  现场工况对线损影响分析
        2.4.5  输电线路的运行环境对线损影响分析
      2.5  本章小结
    3  CVT运行变差及其对统计线损影响研究
      3.1  CvT运行变差影响量分析及其对统计线损的影响
        3.1.1  CvT运行变差来源机理分析
        3.1.2  CVT运行变差影响量分析
        3.1.3  CVT运行变差对统计线损影响
      3.2  CvT运行变差量化评估及模拟测试
        3.2.1  外电场对CVT运行变差量化评估分析
        3.2.2  CVT运行变差模拟测试
        3.2.3  仿真与模拟试验结果分析
      3.3  CVT运行变差在线监测技术及装置
        3.3.1  电压互感器运行变差在线监测技术
        3.3.2  CVT误差在线监测装置的研制
    4  输电线路电能计量装置整体误差分析及其对统计线损影响研究
      4.1  跨省输电线路电能计量装置运行工况误差分析
        4.1.1  电能计量装置原理及误差特性分析
        4.1.2  电能计量装置模型仿真
      4.2  跨省输电线路电能计量装置误差合成方法研究
        4.2.1  电能计量装置误差合成
        4.2.2  算法验证
      4.3  电能计量装置误差对统计线损的影响分析
        4.3.1  电能计量装置误差对统计线损的理论计算
        4.3.2  综合考虑线路传输功率和电能计量装置误差的线损分析
        4.3.3  电能计量装置误差对线损影响占比分析
      4.4  本章小结
    5  输电线路大数据缺失值处理
        5.1.1  静态数据来源及特点
        5.1.2  电量数据来源及特点
        5.1.3  气象数据来源及特点
      5.2  输电线路电量数据缺失值处理
        5.2.1  单维估计法缺失值处理
        5.2.2  缺失值处理的实验与误差评定
      5.3  输电线路气象数据缺失值处理
        5.3.1  多维估计法缺失值处理
        5.3.2  缺失值处理有效性验证实验与分析
      5.4  本章小结
    6  基于数据驱动的输电线路线损率状态快速预测
      6.1  基于机器学习方法的线损率状态快速预测
        6.1.1  基于KNN的状态预测模型
        6.1.2  基于SVM的状态预测模型
      6.2  数据特征提取
        6.2.1  数据预处理
        6.2.2  数据降维
        6.2.3  数据特征融合
      6.3  线损率状态预测验证实验与分析
        6.3.1  数据集标注与划分
        6.3.2  评价指标
        6.3.3  实验环境配置和参数设置
        6.3.4  实验结果与分析
      6.4  本章小结
    7  基于数据驱动的输电线路线损率预测
      7.1  输电线路线损率预测基础模型研究
        7.1.1  基于ESN网络的线损率预测模型
        7.1.2  基于RNN网络的线损率预测模型
        7.1.3  线损率预测基础模型优选实验
      7.2  基于RNN的改进预测网络
        7.2.1  RNN预测网络的优缺点
        7.2.2  LSTM预测网络结构
        7.2.3  I。STM预测网络传播过程
        2.4.2  线路结构对线损的影响分析
        7.3.2  引入注意力机制的LSTM线损率预测流程
        7.3.3  引入注意力机制的LsTM线损率预测算例分析
      7.4  基于高斯误差模型的线损率预测校正
        7.4.1  高斯线损率误差模型
        7.4.2  线损率预测校正实验与分析
      7.5  本章小结
    8  基于大数据平台的线损关联信息挖掘
      8.1  基于机器学习的数据预处理
        8.1.1  数据预处理综述
      8.2  大数据挖掘关联规则概述
        8.2.2  Apriori算法的缺陷和改进
        8.2.3  FP―growtn算法原理
      8.3  基于FP―growth算法的线损关联信息挖掘
        8.3.1  FP―growth算法数据准备
        8.3.2  气象因素和线损关联实验
        8.3.3  FP―growth算法实验结果缺陷分析
      8.4  关联规则分级挖掘
      8.5  本章小结
    9  跨省输电线路异常线损原因分析
      9.1  异常线损的关键影响因素
        9.1.1  降水与湿度的影响
        9.1.2  温度影响
        9.1.3  线路负载率的影响
        9.1.4  关口计量装置性能的影响
        9.1.5  电能采集准确性的影响
      9
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