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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司南昌供电分公司;国家电网有限公司;国网江西省电力有限公司南昌市红谷滩供电分公司

摘要：本发明公开了一种基于多元非线性回归的快速查找台区线损点的方法，其步骤为，1建立并训练多元非线性回归模型；2异常数据分析，预测可疑用户。本发明还公开了一种基于平行向量的快速查找台区线损点的方法和一种基于非线性回归和平行向量的快速查找台区线损点的方法。本发明专利能通过构建大数据分析引擎快速查找台区线损点，根据数据分析拟合得到关联权重最高的嫌疑用户，通过该方案的实施，可以更准确、更快速的找到线损点，为现场工作人员的工作提供帮助，从而更有效的治理线损，快速降低低压台区线损。

主权项：1.一种基于多元非线性回归的快速查找台区线损点的方法，其步骤为，1建立并训练多元非线性回归模型1.1收集台区某一时间段内所有用户用电量数据和线损电量数据，其中，台区内用户用电量用表示，台区内线损电量用Yi表示；其中i表示第i组数据，p表示台区内第p个用户；并把线损率或线损电量在正常范围内的数据归类为正常数据，为X正＝{X1，X2，X3，...，Xm}和Y正＝{Y1，Y2，Y3，...，Ym}；m表示m组数据正常；把线损率或线损电量超出正常范围的数据归类为异常数据，为X异＝{X1，X2，X3，...，Xn}和Y异＝{Y1，Y2，Y3，...，Yn}；n表示n组数据异常；1.2在多元非线性回归模型中，将台区内线损电量作为因变量，将台区内用户用电量作为自变量，建立多元非线性回归模型，其公式为：Y＝b0+b1x1+b2x2+L+bpxp+e；其中Y表示线损电量，xp表示用户p的用电量，e为修正系数；1.4训练多元非线性回归模型将正常数据X正＝{X1，X2，X3，...，Xm}和Y正＝{Y1，Y2，Y3，...，Ym}代入到上述公式中，按照下式模型进行训练， 其中Yj表示第j组正常数据的线损电量，表示用户p在第j组正常数据中的用电量；求出b＝{b0，b1，b2，...，bp}，获得多元非线性回归模型；2异常数据分析，预测可疑用户2.1对于异常数据X异＝{X1，X2，X3，...，Xn}和Y异＝{Y1，Y2，Y3，...，Yn}，取第k组异常数据Xk和Yk，1￡k￡n；2.2当要判定第k组异常数据的第1个用户是否为可疑用户时，将第k组异常数据的第1个用户的实际值缺省，再将第k组异常数据的除第1个用户外的其它用户的数据代入到步骤1.4训练好的多元非线性回归模型中，获得第1个用户的预测结果2.3比较实际值和预测结果2.4依次对第k组异常数据的p个用户计算相对误差，获得1′p矩阵， 2.5重复步骤2.2-2.3，对异常数据X异＝{X1，X2，X3，...，Xn}和Y异＝{Y1，Y2，Y3，...，Yn}中每组数据进行判断，比较每组数据的实际值和预测结果，并获得相对误差；2.6建立相对误差n′p矩阵，1￡q￡n，1￡k￡n；2.5将相对误差按大小进行排序，取相对误差大于0.9的用户为可疑用户；3对可疑用户进行上门检查，获得准确线损点，并消除线损点。

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