行业领域：制造业 —— 其他制造业

专利信息： 非专利技术

成熟度： 通过小试

技术合作方式： 其他

技术推广方式： 正在技术推广

技术交易价格： 面议

联系人：郑**

联系方式：13958969508

技术成果发布数：4128

邮箱：wenzhoukeji@163.com

成果内容简介

本发明涉及一种基于机器学习的模拟预测低压线损的方法，包括以下步骤：步骤 S100，获取待预测区域的低压线损历史向量 HL＝ (h1,h2,...,hn)，hi＝(ti,ai)为 HL 中的低压线损元素，其中 i 的取值为 1…n，ti 为待预测区域历史上采用第一方式进行的第 i 次低压线损的预测值，ai 为待预测区域历史上第 i 次低压线损的实测值；步骤 S200，如果对于 HL 中的任何一个 hi，都存在那么采用第一方式对待预测区域的低压线损进行预测；如果 HL 中存在一个 hi，使得那么执行步骤S300；其中 D1 为预先设定的第一阈值；步骤 S300，如果 max(Hi)max(min(Hi),D1)≤λ×D1，其中λ 为预设系数，那么采用机器学习的方式对待预测区域的低压线损进行预 测；否则，执行步骤 S400；步骤 S400，确定 HL 中存在异常的低压线损元素。