本文選題：智能電網(wǎng) + 配電變壓器��； 參考：《電網(wǎng)技術》2017年01期

【摘要】：根據(jù)配變的歷史負荷信息、天氣信息、用電客戶信息等相關資料,統(tǒng)計分析了配變重過載的主要影響因素。首先根據(jù)互信息概念及對策理論算法計算所有特征變量對配變重過載情況發(fā)生的相對重要性,然后使用貝葉斯和全概率公式計算配變重過載概率與特征變量之間的關系,最后根據(jù)重過載概率與特征變量間的關系對配變進行編碼分類。分析結果表明:配變重過載主要因素為行業(yè)類別、用電類別、日平均溫度及月平均溫度;配變重過載多發(fā)生于采礦、制造等生產(chǎn)行業(yè),鄉(xiāng)村重過載率要高于城鎮(zhèn)重過載率;大部分配變重過載發(fā)生于溫度較高和較低時,少量的配變重過載發(fā)生在溫度適宜時。配變月重過載天數(shù)與配變分類情況相吻合。
[Abstract]:Based on the historical load information, weather information and customer information of distribution transformer, the main influencing factors of heavy overload of distribution transformer are statistically analyzed. Based on the mutual information concept and game theory algorithm, the relative importance of all characteristic variables to distribution overloading is calculated, and then the relationship between distribution overloading probability and feature variables is calculated by using Bayesian and full probability formulas. Finally, according to the relationship between overloading probability and characteristic variables, the coding classification of distribution transformer is carried out. The results show that the main factors of heavy overload are industry category, power category, daily average temperature and monthly average temperature, and the overloading rate of rural areas is higher than that of urban heavy overload in mining, manufacturing and other production industries. Most of the weight distribution overload occurred at higher and lower temperature, while a small number of variable weight overload occurred at the appropriate temperature. The number of days of monthly overload of distribution transformer coincides with the classification of distribution transformer.
【作者單位】： 北京交通大學電子信息工程學院;中國電力科學研究院;國網(wǎng)山東省電力公司電力科學研究院;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)(2015AA050204) 國家電網(wǎng)公司科技項目資助(XX71-14-036)~~
【分類號】：TM421

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