导读:本文包含了线损率论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:线损,配电网,算法,法线,因素,措施,智能。
线损率论文文献综述
于鹏,禹加,于海洋[1]（2019）在《线损率波动的原因分析及实用化改进方法》一文中研究指出线损率波动幅度过大一直是困扰供电企业的问题之一,造成企业生产成本高,经济效益低。为此,主要从电力传输设备本身及技术管理因素方面对线损率波动的原因进行了分析,基于分析结果,结合实际情况,提出了线损率波动的实用化改进方法。为验证所提出方法的有效性,设计了对照实验,结果表明,经过改进后的月度线损率波动幅度明显趋于平稳,为增强电网经济运行水平提供了一定的帮助。(本文来源于《机电信息》期刊2019年35期）
袁晓燕,陶钰磊,何飞宇[2]（2019）在《基于模糊聚类的配电网极限线损率计算方法》一文中研究指出针对10 kV配电线路特点,为了对配电网的线损率进行分析并确定降损空间,根据当前一系列极限线损率指标,提出了一种极限线损率计算方法。首先,根据配电网不同线路特征和运行参数之间的差别,筛选出对极限线损率影响高的指标。然后,提取聚类指标参数,通过模糊C均值算法进行聚类分析。根据馈线聚类结果,对每类馈线选取基准馈线,在极限条件下采用等值电阻法计算极限线损率;对类内非基准馈线,采用调整系数法计算极限线损率,并通过检验线损率是否服从正态分布进行极限线损率的修正。最后,以某市配电网数据为实例,进行极限线损率计算,确定降损措施,表明该方法具有指导作用。(本文来源于《供用电》期刊2019年11期）
李海春[3]（2019）在《浅谈线损率波动原因分析及节能降损措施》一文中研究指出本文分析了月线损率波动的主要原因,同时提出了降低线损的主要措施,为企业节能增效提供了决策依据。(本文来源于《江西建材》期刊2019年10期）
于海波,程霄,高媛,隋志巍[4]（2019）在《改进主成分回归在线损率多维网架结构的降维分析应用》一文中研究指出线损率是电网企业关注的重要指标之一,在确保电网正常运转的情况下,尽量减少电网输、配、变电设备的损耗,能够有效提升电网企业运营管理水平,降低成本。宏观层面的统计线损率分析,决定了样本数量受到巨大限制,但是线损率的复杂性又决定了其影响或考虑到的因素众多纷杂。在影响因素远多于样本数的情况下,需要根据业务知识首先对变量进行分组,然后分组提取主成分,再次利用提取的主成分建立主成分回归模型,最后通过系数变换得到因变量与原始变量之间的关系。因此,针对线损统计中电网结构对线损率的影响开展分析研究,全面分析了电网网架结构中分压、分设备对线损率的影响,并运用一种改进的主成分回归算法对线损率的主要影响因素进行分析研究,为电网企业合理规划电网结构、提升管理手段提供支撑。(本文来源于《通信电源技术》期刊2019年10期）
方舟,裘炜浩,季超,夏鹏飞,龚康家[5]（2019）在《基于对抗生成网络与BP神经网络的低压台区线损率预测》一文中研究指出线损电量产生于发电、输电、配电及用电等环节,线损电量占供电量的百分比称为线损率。针对线损率预测问题,提出了一种基于对抗生成网络与BP神经网络的低压台区线损率预测模型。选取某市低压台区线损数据作为实验数据集,经数据预处理后,通过K-Means++算法将低压台区分类,对不同类别的低压台区分别训练对抗生成网络来增加不同类别的样本数据,利用不同类别样本数据分别训练BP神经网络搭建低压台区线损预测模型。实验结果表明,与传统BP神经网络模型相比,该预测模型具有更加准确的效果,通过对抗网络增加样本数据可以有效改善低压台区线损数据量偏小的问题。(本文来源于《浙江电力》期刊2019年10期）
朱颖亮[6]（2019）在《一种基于台区总表测算台区线损率的用电检查方法》一文中研究指出传统对于台区线损率的计算一般都是基于变压器电流、电压综合监测仪表(简称UI表)电能读数进行的,由于UI表存在没有强制检定流程、测量精度较低、需要现场抄收、数据采集率差等缺点,这导致基于UI表电能值所算出的线损率实用性很差,无法适应当前的用电检查和电力监察工作需要。介绍了一种新型的台区线损数据采集方式,通过使用强制检定的智能电能表作为台区总表,结合远程采集系统进行实时采集,提高了测量精度与采集数据的效率,使台区线损率分析与现场更加符合实际用电检查需要,提升了用电检查和电力监察的效率。(本文来源于《电力与能源》期刊2019年04期）
武文超,王伯涛,王忠阳[7]（2019）在《现场排查台区线损率异常五法》一文中研究指出引起台区线损率异常的原因很多,需要工作人员到现场查找并处理。在智能电能表、用电信息采集系统等新技术广泛应用的形势下,部分传统的现场排查方法已经不再适用。现结合工作实际,介绍五种现场排查台区线损率异常的新方法。1 "户—变"档案不对应现场排查方法台区拆分、用户供电电源变更时,容易发生"户—变"档案与实际不对应的情况,造成台区售电能量异常。工作人员可根据线路走向或电缆标识牌的指示,(本文来源于《农村电工》期刊2019年08期）
吕嘉媛[8]（2019）在《低压配电网线损率影响因素与解决措施》一文中研究指出一直以来电力行业都与人们的生产生活紧密相连,所以说电力发展中的核心要素也变为高层人员讨论的话题。在供电企业中低压配电的保养及管理对于供电的稳定运行有着至关重要的作用,它将直接关系着电能的质量及经济发展水平的高低。本文作者针对目前低压配电网的线损现象进行了简单分析,同时并据此提出一系列的解决措施,以此来实现我国电网的正常稳定运行,不断推动着我国的电力系统持续健康的发展。(本文来源于《四川水泥》期刊2019年05期）
李战国,齐火箭,路鑫,王嘉宏[9]（2019）在《以采集系统为依托 降低台区线损率》一文中研究指出目前国家电网公司正在进一步加强营销专业线损管理工作,冀北公司也正在全面加强台区同期线损规范管理常态化工作,成立专项行动领导小组,制定专项行动方案,实行多专业联合行动,建立健全营销全业务质量管控长效机制,在全部营业区域实施营销全业务质量问题大检查。公司严格落实省公司专线行动工作部署,组织开展自查自纠问题分(本文来源于《农村电气化》期刊2019年03期）
丁忠安,高琛,蒋敏敏,林永春,谢国荣[10]（2019）在《基于偏最小二乘的配电网线损率影响因素定量分析》一文中研究指出配电网线损率是反映电网经济运行水平的综合性技术经济指标之一,通过定量分析不同因素对线损影响的重要性,对配电网线损率的建模和计算都有重要的意义。提出一种配电网线损率影响因素的定量分析方法:首先,基于配电网线损率影响机理,初步选择线损影响变量,然后从配电网中采集各变量的电力运行数据,并对其进行预处理,最后基于偏最小二乘分析得到各变量对配电网线损影响的重要性指标,实现各影响因素的定量表征,为配电网线损率的建模和计算提供变量选取的依据。(本文来源于《仪器仪表用户》期刊2019年03期）
线损率论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对10 kV配电线路特点,为了对配电网的线损率进行分析并确定降损空间,根据当前一系列极限线损率指标,提出了一种极限线损率计算方法。首先,根据配电网不同线路特征和运行参数之间的差别,筛选出对极限线损率影响高的指标。然后,提取聚类指标参数,通过模糊C均值算法进行聚类分析。根据馈线聚类结果,对每类馈线选取基准馈线,在极限条件下采用等值电阻法计算极限线损率;对类内非基准馈线,采用调整系数法计算极限线损率,并通过检验线损率是否服从正态分布进行极限线损率的修正。最后,以某市配电网数据为实例,进行极限线损率计算,确定降损措施,表明该方法具有指导作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
线损率论文参考文献
[1].于鹏,禹加,于海洋.线损率波动的原因分析及实用化改进方法[J].机电信息.2019
[2].袁晓燕,陶钰磊,何飞宇.基于模糊聚类的配电网极限线损率计算方法[J].供用电.2019
[3].李海春.浅谈线损率波动原因分析及节能降损措施[J].江西建材.2019
[4].于海波,程霄,高媛,隋志巍.改进主成分回归在线损率多维网架结构的降维分析应用[J].通信电源技术.2019
[5].方舟,裘炜浩,季超,夏鹏飞,龚康家.基于对抗生成网络与BP神经网络的低压台区线损率预测[J].浙江电力.2019
[6].朱颖亮.一种基于台区总表测算台区线损率的用电检查方法[J].电力与能源.2019
[7].武文超,王伯涛,王忠阳.现场排查台区线损率异常五法[J].农村电工.2019
[8].吕嘉媛.低压配电网线损率影响因素与解决措施[J].四川水泥.2019
[9].李战国,齐火箭,路鑫,王嘉宏.以采集系统为依托降低台区线损率[J].农村电气化.2019
[10].丁忠安,高琛,蒋敏敏,林永春,谢国荣.基于偏最小二乘的配电网线损率影响因素定量分析[J].仪器仪表用户.2019
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