梁旭常 汪毅 嚴(yán)杰峰 靳光 林健東

摘要：針對(duì)配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系梳理的必要性，以及當(dāng)前獲取變戶關(guān)系的各種方法均受現(xiàn)場(chǎng)條件制約的情況，創(chuàng)新性的提出基于電量守恒原理的大數(shù)據(jù)配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系梳理分析方法。利用計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)和營(yíng)銷檔案系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)，通過配變線損成因數(shù)學(xué)模型的建立、大數(shù)據(jù)算法應(yīng)用，在計(jì)算過程中不斷進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，對(duì)最終結(jié)果進(jìn)行不確定度評(píng)估一系列的數(shù)學(xué)方法，采用純數(shù)據(jù)計(jì)算的方式實(shí)現(xiàn)配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系梳理。最后以事實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用中的案例分析并描述了該技術(shù)的擴(kuò)展性。

關(guān)鍵詞：配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系;電量守恒;計(jì)算模型;回流數(shù)據(jù);

Research and application of transformer customer relationship model based on energy conservation data calculation

LIANG Xuchang 1， WANGYi2， YAN Jiefeng 1， JIN Guang 1，LIN Jiandong 1

（1. Foshan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co.， Ltd，F(xiàn)oshan 528010，China; 2. Wuhan Guoce D&T Co.， Ltd，Wuhan 430223，China）

Abstract： In view of the necessity of sorting out the relationship between distribution transformer and household， as well as the current situation that various methods to obtain the relationship between distribution transformer and household are restricted by the site conditions， an innovative analysis method based on the principle of electricity conservation is proposed. Using the original data of measurement automation system and marketing archives system， through the establishment of mathematical model of distribution transformer line loss causes and the application of big data algorithm， the model is continuously optimized in the calculation process， and a series of mathematical methods are used to evaluate the uncertainty of the final results. The pure data calculation method is used to sort out the distribution transformer customer relationship. Finally， a case study is given to illustrate the scalability of the technology.

Keywords： transformer household relationship; energy conservation principle;computational model; backflow data;

引言

維護(hù)配用電網(wǎng)“站線變戶”關(guān)系準(zhǔn)確，靠的是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓芾泶胧┖涂茖W(xué)的技術(shù)手段，一是建立配網(wǎng)工程電子化移交管理機(jī)制確保數(shù)據(jù)錄入和共享及時(shí)性;二是加強(qiáng)中壓?jiǎn)尉€圖管理，實(shí)現(xiàn)歸檔閉環(huán)保障，推動(dòng)中壓“站線變”關(guān)系的準(zhǔn)確性[6-7]。但是對(duì)于低壓配變的負(fù)荷割接、搶修業(yè)務(wù)等導(dǎo)致的“變戶”關(guān)系變更暫無硬性規(guī)定落實(shí)維護(hù)工作，將是“站線變戶”關(guān)系不準(zhǔn)確的主要誘因;另外數(shù)據(jù)遷移及各相關(guān)源數(shù)據(jù)系統(tǒng)間接口功能不完善不穩(wěn)定所造成數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是“站線變戶”關(guān)系不準(zhǔn)確的客觀因數(shù)。檔案與現(xiàn)場(chǎng)管理是否一致，沒有有效的監(jiān)督手段。

針對(duì)低壓配變管理的頑疾，國(guó)內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了一些研究，設(shè)計(jì)出回路測(cè)量法[1-2]、出口電壓歸算法[3]和開關(guān)狀態(tài)分析法[4]方法以及配變識(shí)別儀[5]等治理方法及設(shè)備，但是這些方法使用的數(shù)據(jù)如電流數(shù)據(jù)、電壓數(shù)據(jù)是絕大多數(shù)智能電能表無法集抄到的，如果加裝設(shè)備，治理費(fèi)用比較昂貴，且需要投入大量現(xiàn)場(chǎng)工作人員進(jìn)行實(shí)地測(cè)量。

文章提出的僅使用智能電能表集采的電能量數(shù)據(jù)，基于同一時(shí)刻配變供用電符合電能量守恒關(guān)系這一基礎(chǔ)建模，使用數(shù)學(xué)分析算法，梳理出配變正確的變戶關(guān)系?；谀芰渴睾愕呐渥兣_(tái)區(qū)的變戶關(guān)系計(jì)算模型和算法梳理配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系，可以極大程度上節(jié)約實(shí)地考察的工作人員人力成本，提高排查效率。

配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系準(zhǔn)確的必要性

配變臺(tái)區(qū)變戶關(guān)系的正確性直接影響自動(dòng)抄表成功率，更影響配變線損計(jì)算的準(zhǔn)確。配用電網(wǎng)“站線變戶”關(guān)系是營(yíng)配信息集成最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)對(duì)象，更被各個(gè)專業(yè)系統(tǒng)共享應(yīng)用，支撐著企業(yè)涉及計(jì)量線損、配網(wǎng)運(yùn)行、生產(chǎn)維護(hù)和規(guī)劃建設(shè)等多個(gè)專業(yè)的數(shù)據(jù)分析。因此必須常態(tài)化開展配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系監(jiān)控與分析，確保其準(zhǔn)備有限與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際一致。

當(dāng)前獲取變戶關(guān)系的各種方法均受現(xiàn)場(chǎng)安裝條件制約——配變識(shí)別儀，需要人工逐戶排查，成本太高，錯(cuò)亂關(guān)系容易反復(fù);載波技術(shù)受限于目前佛山局只有30%的配變采用載波技術(shù)與終端智能表進(jìn)行通信，無法在全市推廣;瞬時(shí)停電法，影響用戶用電，負(fù)面影響較大，難以實(shí)現(xiàn)。

而新技術(shù)的配變智能終端應(yīng)用，也因?yàn)楦鼡Q設(shè)備購置計(jì)劃及施工成本而不能馬上全面鋪開應(yīng)用。

在不需要增加現(xiàn)場(chǎng)安裝監(jiān)測(cè)采集設(shè)備進(jìn)行排查的情況下，通過純粹的數(shù)據(jù)計(jì)算，計(jì)算配變和用戶的變戶關(guān)系和梳理相當(dāng)一部分計(jì)量異常而造成線損異常的問題，解決配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系紊亂難題，靶向變戶關(guān)系異常用戶或表計(jì)，再通過電量守恒原理對(duì)變戶關(guān)系異常進(jìn)行梳理還原真實(shí)的線損數(shù)據(jù)。有利于指導(dǎo)供電所對(duì)投運(yùn)時(shí)間比較長(zhǎng)，線路復(fù)雜、變戶關(guān)系畸變的小區(qū)開展有針對(duì)性的變戶關(guān)系整改工作。同時(shí)在計(jì)算過程中，分析低壓集抄電能數(shù)據(jù)質(zhì)量，定位異常數(shù)據(jù)和異常終端，為準(zhǔn)確計(jì)量運(yùn)維打下良好的基礎(chǔ)，將降低員工勞動(dòng)強(qiáng)度、提升供電效益。

數(shù)學(xué)建模基礎(chǔ)

本研究使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，基于電量輸送守恒、電量不會(huì)突變的原理，在歷史數(shù)據(jù)足夠而且數(shù)據(jù)質(zhì)量保證的情況下，使用純粹的數(shù)據(jù)計(jì)算方法，利用線性理論分析和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的最小殘差二乘法，優(yōu)化窮舉和回歸模型，對(duì)低壓配變計(jì)量系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入總表及輸出分表變戶關(guān)系精準(zhǔn)定位對(duì)應(yīng)，真實(shí)反映配變的實(shí)際損耗[8-9]。

模型中每個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)于配變下每個(gè)用戶，正確計(jì)算出等值左右兩邊的結(jié)果，則推出了配變真實(shí)的配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系和串戶清單。

配變供用電電量守恒

從電學(xué)原理看，配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系正確充分且必要條件是配變輸入電電量等于用戶用電量之和加上系統(tǒng)網(wǎng)損，即：

w_0 （1+x_0 ）=∑_（i=1）^n?〖w_i （1+x_i ）+f（w_0，w_i，x_0，x_i，cos?〖φ_0，cos?〖φ_i 〗 〗 ） 〗? ? ? ? ? ? （1）

式（1）中，

w_0，w_i分別代表總電能表和用戶分表的電電量數(shù)值;

x_0，x_i分別為總表和各分表的對(duì)應(yīng)電電量數(shù)值的測(cè)量誤差;

cosφ_0，cosφ_i分別為總表和各分表的對(duì)應(yīng)的功率因數(shù);

f（w_0，w_i，x_0，x_i，cosφ_0，cosφ_i）為系統(tǒng)網(wǎng)損，是多個(gè)變量的函數(shù);

忽略電能表誤差和網(wǎng)損的情況下，配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系正確的判據(jù)可以描述為：

?〖 w〗_（0i ）=min{[〖 w〗_（0 ） （1+x_0 ）-∑_（i=1）^n?〖w_i （1+x_i ） 〗]-〖 c〗_（i ） }? （2）

在電量守恒的條件下，如果能找到一組數(shù)據(jù)使得等式（2）成立，那么這個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的變戶關(guān)系，就是這個(gè)配變的正確配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系。

最小殘差模型

在所有可能的（不管現(xiàn)狀下是不是在本配變的用戶電能表）電能表中，利用式（1）求解n元n次方程組，計(jì)算電能表計(jì)量誤差x_i。

利用式（2）尋找min{[〖 w〗_（0 ） （1+x_0 ）-∑_（i=1）^n?〖w_i （1+x_i ） 〗]-〖 c〗_（i ） }最優(yōu)解，對(duì)應(yīng)[〖 w〗_（0 ） （1+x_0 ）-∑_（i=1）^n?〖w_i （1+x_i ） 〗]-〖 c〗_（i ）的值最小的組合∑_（i=1）^n?〖w_i （1+x_i ） 〗即為最優(yōu)解。當(dāng)電量守恒時(shí)，最優(yōu)解即為此時(shí)的真實(shí)變戶關(guān)系，從而達(dá)到計(jì)算串戶的目的。

梯度下降算法

在尋找最優(yōu)解的過程中，需要用到梯度下降算法。利用迭代的思想，不斷的更新θ值，最終θ會(huì)收縮到某個(gè)值上[10]。

θ=θ-α ?J（θ）/?θ

其中，α為步長(zhǎng)，即學(xué)習(xí)率。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，對(duì)于很多監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，需要對(duì)原始的模型構(gòu)建損失函數(shù)，再通過優(yōu)化算法對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以便找到最優(yōu)的參數(shù)。

梯度下降法作為機(jī)器學(xué)習(xí)中較常使用的優(yōu)化算法，在其求解過程中，只需要求解損失函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，計(jì)算的代價(jià)比較小。

梯度下降法有三種不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。其中小批量梯度下降法也常用在深度學(xué)習(xí)中進(jìn)行模型的訓(xùn)練。

考慮到計(jì)算的前提條件是電量守恒，因此在三種算法中選擇批量梯度下降較為合理。批量梯度下降法是最原始的形式，計(jì)算過程中在每一次迭代時(shí)使用所有樣本來進(jìn)行梯度的更新，其優(yōu)點(diǎn)是由全數(shù)據(jù)集確定的方向能夠更好地代表樣本總體，從而更準(zhǔn)確地朝向極值所在的方向。當(dāng)目標(biāo)函數(shù)為凸函數(shù)時(shí)，一定能夠得到全局最優(yōu)。

計(jì)算模型調(diào)優(yōu)

計(jì)算過程中的過擬合問題

過擬合產(chǎn)生的原因是因?yàn)棣戎颠^多或者是θ值過大造成的，解決方法可以使用L1正則（又稱為lasso回歸）或者L2正則（又稱為ridge回歸，嶺回歸）或者elastic net（彈性網(wǎng)絡(luò)）算法[11]。

對(duì)于基于電量守恒的模型，Ridge模型具有較高的準(zhǔn)確性、魯棒性以及穩(wěn)定性，不會(huì)丟失特征。

J（θ）=1/2 ∑_（i=1）^m?（h_θ （x_i ）-y_i ）^2 +λ∑_（j=1）^n?θ_j^2

機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參

在實(shí)際工作中，對(duì)于各種算法模型來講，需要獲取θ、λ、p的值;θ的求解其實(shí)就是算法模型的求解，一般不需要開發(fā)人員參與（算法已經(jīng)實(shí)現(xiàn)），主要需要求解的是λ和p的值，這個(gè)過程就叫做調(diào)參（超參）。

經(jīng)過不斷實(shí)踐，使用交叉驗(yàn)證可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為多份，其中一份進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證并獲取最優(yōu)的超參。

計(jì)算結(jié)果的不確定度評(píng)估

計(jì)算不確定度影響

配變用戶用電習(xí)慣相似，用電數(shù)據(jù)自相關(guān)和多重共線性嚴(yán)重，將帶來計(jì)算的不確定性：

配變?nèi)睉?/p>

配變?nèi)睉魧?dǎo)致計(jì)算精度下降，而計(jì)算精度下降的直接后果是需要增加現(xiàn)場(chǎng)核驗(yàn)的次數(shù)。計(jì)算精度高于82%時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)核驗(yàn)次數(shù)小于2次，計(jì)算精度每下降7%，現(xiàn)場(chǎng)核驗(yàn)次數(shù)需增加1次。

缺用戶計(jì)量數(shù)據(jù)

缺用戶計(jì)量數(shù)據(jù)大于3%時(shí)，每增加一個(gè)百分點(diǎn)，精度約下降15%，因此，缺戶數(shù)高于3%的配變組團(tuán)，應(yīng)先進(jìn)行預(yù)排查清理，再做配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系梳理和線損計(jì)算。

有效數(shù)據(jù)長(zhǎng)度影響

所有用戶“部分無抄”的并集被排除后的有效數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，不應(yīng)小于整體戶數(shù)的1.2倍。當(dāng)“部分無抄”占有效數(shù)據(jù)的比例大于配變納入計(jì)算戶數(shù)的5%時(shí)，每增加一個(gè)百分點(diǎn)，精度約下降12%。

影響計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確率的因素

1）配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系計(jì)算基礎(chǔ)是電能物理量的守恒，電能數(shù)據(jù)的真實(shí)性將直接影響計(jì)算結(jié)果的正確性，那就不難理解如下情況將降低計(jì)算的準(zhǔn)確度：

2）配變內(nèi)總表或其中某些用戶電能表故障、或者存在偷漏電現(xiàn)象，電能表不能正常反應(yīng)該用戶的用電電量;

3）電能表的數(shù)據(jù)傳輸（采集）或數(shù)據(jù)的系統(tǒng)入庫異常，令數(shù)據(jù)異常（衰減或突變）;

4）存在電能表更換，電量（表碼）不能延續(xù);

5）回流庫源數(shù)據(jù)產(chǎn)生斷面，或檔案錯(cuò)位。

提高計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確度策略

提前進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和修補(bǔ)：

數(shù)據(jù)源是建模計(jì)算的基礎(chǔ)，本計(jì)算的數(shù)據(jù)主要來源是計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)和營(yíng)銷檔案系統(tǒng)。對(duì)于數(shù)據(jù)，要求進(jìn)入模型計(jì)算前先進(jìn)行分析、清洗、修補(bǔ)，對(duì)比數(shù)據(jù)是否一致，需要確認(rèn)數(shù)據(jù)異常是否存在傳輸差異，確認(rèn)是否系統(tǒng)原因?qū)е聰?shù)據(jù)異常;確認(rèn)現(xiàn)場(chǎng)工作原因?qū)е聰?shù)據(jù)異常;核對(duì)系統(tǒng)表計(jì)信息;分析數(shù)據(jù)缺漏的原因，如果不是計(jì)量裝置計(jì)量的問題所引起的數(shù)據(jù)，應(yīng)考慮用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合修補(bǔ)缺漏。

保證數(shù)據(jù)質(zhì)量

1）數(shù)據(jù)長(zhǎng)度足夠長(zhǎng)

配變?nèi)?shù)（時(shí)間）長(zhǎng)度不少于配變用戶數(shù)。如果某配變有100戶用戶智能電能表，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度須等于或大于100天。數(shù)據(jù)長(zhǎng)度越長(zhǎng)，配變臺(tái)區(qū)變戶關(guān)系的計(jì)算結(jié)果越準(zhǔn)確。

2）丟失電量足夠小

“丟失電量”指的是沒有經(jīng)過電能表計(jì)量的電量。當(dāng)丟失電量達(dá)到一定程度時(shí)，配變建模前需要先做丟失電量計(jì)算（例如，先做竊電計(jì)算），然后再做配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系梳理。

例如，奧園8A分表個(gè)數(shù)是337，線損率是-19，17，分表中有336塊數(shù)據(jù)都不完整，有效天數(shù)是32天，所以系統(tǒng)的判斷是集中器故障，不能形成守恒計(jì)算。

3）獲取斷面營(yíng)銷數(shù)據(jù)

所謂“斷面”，即計(jì)算配變的變戶關(guān)系，無論配變營(yíng)銷檔案關(guān)系數(shù)據(jù)是否正確，只需要調(diào)用一次配變營(yíng)銷檔案關(guān)系數(shù)據(jù)。該斷面營(yíng)銷數(shù)據(jù)，作為啟動(dòng)計(jì)算賦初始值使用。

4）準(zhǔn)確獲取計(jì)量數(shù)據(jù)與營(yíng)銷檔案的關(guān)系

從計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)為表碼，屬于電能表呈現(xiàn)的二次數(shù)據(jù)，而進(jìn)行電量守恒計(jì)算的是電量，這就要求將營(yíng)銷系統(tǒng)的計(jì)量倍率同步準(zhǔn)確的對(duì)應(yīng)獲取，先對(duì)應(yīng)算準(zhǔn)用戶的一次電量，才能開展計(jì)算，否則將引起很大的計(jì)算誤差。

建模梳理策略

模型設(shè)計(jì)

運(yùn)行中的配變，存在多種影響配變電量不守恒的因素，包括各類智能電能表故障、集中器采集故障、竊電、臨時(shí)用電、居民自發(fā)電、臨時(shí)用電、電流互感器變比登錄錯(cuò)誤、營(yíng)銷檔案登錄錯(cuò)誤等，所有的影響因素都會(huì)破壞配變供用電的電量守恒關(guān)系，破壞建模的基礎(chǔ)。

不同的配變，存在的影響因素的種類和數(shù)量大小不同，配變的電能數(shù)據(jù)集的特征就不同。面對(duì)配變相互關(guān)系纏繞的干擾因素集群，不可能通過一次窮舉就梳理清楚所有的配變分表與變壓器下總表的變戶對(duì)應(yīng)關(guān)系。

多重共線性影響分析

多重共線性是指線性回歸模型中的變量之間由于存在高度相關(guān)而使模型嚴(yán)重失真。配變中許多不同用戶有著相似的用電習(xí)慣和節(jié)奏，夏天同時(shí)打開空調(diào)，作息時(shí)間基本相同等等，這些相似的習(xí)慣會(huì)導(dǎo)致電能數(shù)據(jù)之間的強(qiáng)相關(guān)。配變電能數(shù)據(jù)的多重共線性問題，是導(dǎo)致計(jì)算電能表計(jì)量誤差失準(zhǔn)的最嚴(yán)重?cái)?shù)據(jù)問題。

為了克服多重共線性對(duì)結(jié)果的影響，梳理過程中，需要用到主成分分析、嶺回歸和對(duì)偏最小二乘回歸，直到滿足模型中電量守恒前后等式一致的要求。

窮舉維數(shù)影響分析

低壓配變智能電能表（分表）越多，窮舉的維數(shù)越大，當(dāng)窮舉的維數(shù)超過計(jì)算能力時(shí)，尋找min{[〖 w〗_（0 ） （1+x_0 ）-∑_（i=1）^n?〖w_i （1+x_i ） 〗]-〖 c〗_（i ） }最優(yōu)解將變得困難。為了解決一次窮舉的維數(shù)限制，算法采用了分布式窮舉和多維窮舉與免疫算法相結(jié)合，大大減小了窮舉搜索的維度，提高了計(jì)算效率。

應(yīng)用

計(jì)算程序

本研究的成果是建立一種可信度高的配變計(jì)量適組計(jì)算軟件，在不需要現(xiàn)場(chǎng)增加現(xiàn)場(chǎng)安裝監(jiān)測(cè)采集設(shè)備排查的情況下，通過算法軟件能夠計(jì)算配變和用戶的變戶關(guān)系和梳理相當(dāng)一部分計(jì)量異常而造成線損異常的問題，解決配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系紊亂難題，靶向變戶關(guān)系異常用戶或表計(jì)，再通過電量守恒原理對(duì)變戶關(guān)系異常進(jìn)行梳理還原真實(shí)的線損數(shù)據(jù)。

為了有效驗(yàn)證窮舉法在配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系梳理中的作用，方式設(shè)計(jì)了配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系梳理系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力，對(duì)低壓配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系進(jìn)行梳理。方法流程圖如圖1所示。

應(yīng)用舉例

選取廣東省佛山市禪城區(qū)的2個(gè)配變和順德區(qū)的一個(gè)小區(qū)進(jìn)行計(jì)算（檔案信息做了脫敏處理），數(shù)據(jù)如下：

備注：現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證數(shù)據(jù)來自供電所員工使用配變識(shí)別儀的現(xiàn)場(chǎng)核驗(yàn)

從表2的結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，使用計(jì)算梳理配變戶變關(guān)系的準(zhǔn)確率是非常高的。

結(jié)束語

電量守恒下的計(jì)算實(shí)現(xiàn)的條件比較苛刻，需要數(shù)據(jù)量足夠大，并對(duì)數(shù)據(jù)完整性要求比較高，另外面對(duì)多種不同季節(jié)、不同的用電習(xí)慣的用戶，計(jì)算模型的建立需考慮的不確定因素多，計(jì)算結(jié)果輸出還需經(jīng)過不確定度的評(píng)估。這種應(yīng)用電電量守恒的原理，通過模型，計(jì)算出配變計(jì)量組合方式，比設(shè)備安裝、人工篩查更見準(zhǔn)確和成效，值得預(yù)期。

隨著智能電能表的大量普及和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，方法不僅可以梳理出正確的配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系，還可以衍生出在線計(jì)算智能電能表計(jì)量誤差、電能表運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)等多項(xiàng)技術(shù)，其應(yīng)用前景廣闊，值得進(jìn)一步深入研究。

本技術(shù)是一項(xiàng)新技術(shù)，需要進(jìn)一步改進(jìn)和提升。下一步的研究一是在算法中使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行智能訓(xùn)練，使得模型不斷成熟，并按業(yè)務(wù)類型分類建模，即分成城市小區(qū)的模型、城中村模型、鄉(xiāng)村模型等，不斷提高其適用性;二是研究尋找最小電量守恒區(qū)間的方法，自動(dòng)搜尋周邊配變的電能數(shù)據(jù)來解決負(fù)線損過大這類問題。

參考文獻(xiàn)：

[1] 馬靜，張俁妤，馬偉，等.一種新型電網(wǎng)變戶關(guān)系錯(cuò)誤辨識(shí)方法[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備，2016，36（1）：82-88，96.

[2] 李虹，張占龍，高亞靜. 一種配電網(wǎng)變戶關(guān)系結(jié)構(gòu)辨識(shí)方法的探討[J].中國(guó)電力，2015，48（5）：133-138，143.

[3] 唐澤洋，周鯤鵬，曹侃，等. 基于配電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的線變關(guān)系校驗(yàn)方法[J]. 高電壓技術(shù)，2018，44（4）：1059-1068.

[4] 阮作偉，李響. 電力網(wǎng)絡(luò)變戶關(guān)系錯(cuò)誤辨識(shí)的一種新方法[J]. 東北電力技術(shù)，2004，01：11-13.

[5] 萬忠兵，唐明，周一飛，等. 一種配變臺(tái)區(qū)的變戶關(guān)系辨識(shí)方法： 201810783849.9[P]. 2018-12-07.

[6] 黃方芳，王琪. 配電網(wǎng)單線圖精益化管理[J]. 農(nóng)村電氣化，2015，02：59.

[7] 董曉峰.低壓線損管理中的計(jì)量管理[J]. 黑龍江科技信息，2014：137.

[8] 陳崇雙，唐家銀，何平. 方差分析法的線性回歸建模重構(gòu)[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策，2018，07：71-75.

[9] 汪峰，廖家平. 基于區(qū)域聚類蟻群算法建立電網(wǎng)變戶關(guān)系研究[J].湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，28（5）：53-57.

[10] 彭波，高煒. 隨機(jī)梯度下降多重分割本體算法的工程應(yīng)用[J]. 蘇州科技學(xué)院學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2015，32（1）：49-53

[11] 陶礫，楊朔，楊威. 深度學(xué)習(xí)的模型搭建及過擬合問題的研究[J]. 計(jì)算機(jī)時(shí)代，2018，04：14-17，21

作者簡(jiǎn)介：

[1] 梁旭常，女，1967年3月出生，本科，高級(jí)工程師/高級(jí)技師，從事營(yíng)銷技術(shù)工作

[2] 汪毅，女，1979年7月出生，碩士，高級(jí)工程師，從事電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)研究

[3] 嚴(yán)杰峰，男，1985年12月出生，碩士，工程師，從事營(yíng)銷技術(shù)與管理

[4] 靳光，男，1984年11月出生，大專，工程師/技師，從事計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)管理

[5 ] 林健東，男，1990年7月出生，學(xué)士，工程師/技師，從事電能計(jì)量技術(shù)研究