隨著泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的提出,對長年累月所積攢下來的海量電力大數(shù)據(jù)的有效研究和挖掘,已經(jīng)成為電力企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。線損是衡量電力企業(yè)在設(shè)計、生產(chǎn)技術(shù)和管理方面的重要指標(biāo)。線損管理對電力企業(yè)在經(jīng)濟(jì)效益上產(chǎn)生顯著的影響,而線損四分管理中的分臺區(qū)管理更是其中的重要環(huán)節(jié)。如何將電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用在分臺區(qū)管理中,是本文研究的關(guān)鍵點(diǎn)。本文研究了國內(nèi)外大數(shù)據(jù)的發(fā)展形勢和大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中的應(yīng)用。針對低壓臺區(qū)線損檢測工作量大,且難以區(qū)分低壓臺區(qū)線損的損耗程度等問題,提出利用低壓臺區(qū)線損大數(shù)據(jù)進(jìn)行線損管理,以實現(xiàn)對問題臺區(qū)進(jìn)行快速定位,能將低壓臺區(qū)線損的損耗程度進(jìn)行區(qū)分,還能對問題臺區(qū)進(jìn)行反竊電分析。將低壓臺區(qū)劃分為線損明顯異常的異常臺區(qū)、線損存在異常卻不太明顯的有待提升的臺區(qū),和線損處于可接受范圍的正常臺區(qū)。幫助工作人員區(qū)分了臺區(qū)線損的損耗程度,便于優(yōu)先檢修處理線損損耗嚴(yán)重的低壓臺區(qū),再檢修處理線損損耗較輕的低壓臺區(qū)。抓住并解決了低壓臺區(qū)線損管理中的主要問題,能有效提高管理人員的工作效率,有利于提升電力企業(yè)在線損管理方面的經(jīng)濟(jì)效益,體現(xiàn)了低壓臺區(qū)線損精益化的管理。在解決主要問題后,對有待提升的臺區(qū)進(jìn)行檢修處理,... 

【文章來源】：陜西理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 線損的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 K-means算法的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
第2章 線損和臺區(qū)線損的理論分析
    2.1 線損的相關(guān)理論分析
        2.1.1 線損的概念和分類
        2.1.2 理論線損計算的基本方法
        2.1.3 線損的四分管理
    2.2 臺區(qū)線損的相關(guān)理論分析
        2.2.1 臺區(qū)線損的概念和分類
        2.2.2 臺區(qū)線損的產(chǎn)生因素和異常原因
    2.3 本章小結(jié)
第3章 臺區(qū)線損的可視化分析
    3.1 Tableau軟件簡介
    3.2 數(shù)據(jù)及處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)源
        3.2.2 數(shù)據(jù)的挖掘和預(yù)處理
    3.3 數(shù)據(jù)分析
        3.3.1 低壓臺區(qū)的可視化分析
        3.3.2 低壓臺區(qū)的反竊電分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 臺區(qū)線損的聚類分析
    4.1 SSPS軟件簡介
    4.2 聚類分析的概念
        4.2.1 聚類的定義
        4.2.2 聚類算法的分類
        4.2.3 K-means算法的介紹
    4.3 臺區(qū)線損的聚類分析
        4.3.1 基于K-means算法的臺區(qū)線損分析
        4.3.2 聚類結(jié)果的可視化分析
        4.3.3 聚類結(jié)果的箱線圖法分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 可視化平臺的搭建及應(yīng)用研究
    5.1 可視化平臺的搭建
    5.2 可視化交互平臺的應(yīng)用研究
    5.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]司法大數(shù)據(jù)與司法公正的實現(xiàn)[J]. 王佳云.  吉首大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2020(02)
[2]基于大數(shù)據(jù)能力的新零售商業(yè)模式研究[J]. 李文,武飛,張珍珍,于海燕,梅蕾.  商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2020(06)
[3]基于動態(tài)三相不平衡度的配電網(wǎng)線損計算方法研究[J]. 魏梅芳,胡畢正,龐文龍,韋晨,吳細(xì)秀,唐金銳.  智慧電力. 2020(02)
[4]大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在上海軌道交通車輛運(yùn)維中的初步應(yīng)用[J]. 陳燕燕.  城市軌道交通研究. 2019(07)
[5]基于電力大數(shù)據(jù)的用戶用電行為分析研究綜述[J]. 辛苗苗,張延遲,解大.  電氣自動化. 2019(01)
[6]大數(shù)據(jù)思維在高校學(xué)生信息化管理中的支撐作用[J]. 王紅平,唐永鋒.  科技創(chuàng)新導(dǎo)報. 2018(13)
[7]基于大數(shù)據(jù)平臺的電網(wǎng)線損與竊電預(yù)警分析關(guān)鍵技術(shù)[J]. 李端超,王松,黃太貴,程栩,許小龍,竇萬春.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2018(05)
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[9]電力大數(shù)據(jù)在大客戶信用評級服務(wù)中的應(yīng)用研究[J]. 趙錫藝,曾茜.  電力大數(shù)據(jù). 2017(10)
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博士論文
[1]基于電網(wǎng)智能化的中低壓線損管理研究[D]. 李超英.天津大學(xué) 2012

碩士論文
[1]縣供電企業(yè)配電網(wǎng)線損分析及降損研究[D]. 李昂.山東大學(xué) 2018
[2]基于改進(jìn)k均值聚類算法的電力負(fù)荷模式識別方法研究[D]. 胡陽春.電子科技大學(xué) 2018
[3]低壓臺區(qū)的線損分析及降損措施研究[D]. 孫珍珍.大連理工大學(xué) 2016
[4]城市居民公交出行數(shù)據(jù)分析研究及可視化[D]. 鄧晨晨.重慶大學(xué) 2016
[5]大數(shù)據(jù)時代背景下的數(shù)據(jù)可視化概念研究[D]. 曾悠.浙江大學(xué) 2014
[6]基于用電信息采集系統(tǒng)的臺區(qū)線損管理研究[D]. 張敏.華北電力大學(xué) 2012
[7]縣級供電企業(yè)配電網(wǎng)線損分析及降損研究[D]. 尹超.山東大學(xué) 2011
[8]反竊電系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D]. 曹崢.上海交通大學(xué) 2011
[9]城鄉(xiāng)配電網(wǎng)損耗精細(xì)化分析與節(jié)能技術(shù)研究[D]. 何黎.華北電力大學(xué) 2011
[10]開封供電公司線損管理系統(tǒng)分析[D]. 劉銳.華北電力大學(xué)（北京） 2009



本文編號：3189089