1、“.....低压台区线损异常诊断系统的总体结构设计低压台区线损异常诊断系统由部署在低压台区剪,最终形成能够随现场情况进行自我完善的台区线损治理缺陷分析模型。在决策树模型的基础上,将线损率变化前后用户电量的变化功率因数的变化用户与其他同大,采用了对环境变化适应性强的无线通信方式。选取了种与本文应用较贴近的无线通信技术无线宽带和无线数传电台进行技基于无线通信和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统原稿及营销系统生产管理系统采集系统及其后的十数个数据库。数据流动路径长业务交互程度高,涵盖营销运检调控和建设等部门十几个岗位......”。

2、“.....用户电量变化与总表电量变化的致性,台区投运时间出账是否人工复抄等因素综合分析,为现场排查提供方向性支撑。决策树模型中每个子叶输中最重要最复杂的环。台区线损是供电企业运营水平的集中体现,计算模型的正确性主要依赖于工作人员系统操作的规范性和各系统数据的互联质量。数据互联过程涉成以户变关系异常采集异常窃电用户计量装臵异常总表异常等为子叶的决策树。结合现场排查结果不断地对决策树进行修剪,最终形成能够随现场情况进行自我完善的区同期线损异常诊断系统原稿......”。

3、“.....在决策树模型的基础上,将线损率变化前后用户电量的变化功率因数的变化用户与其他同类负荷用户用电量的变化趋势差异性气温变化关键词基于无线通信大数据技术低压台区同期线损异常诊断系统数据分析方法线损聚类分析为台区线损治理工作提供目标性支撑。线损分析机器学习对线损异的互联质量。数据互联过程涉及营销系统生产管理系统采集系统及其后的十数个数据库。数据流动路径长业务交互程度高,涵盖营销运检调控和建设等部门十几个岗位精益化水平......”。

4、“.....根据台区下各类负荷情况,将统计个低压台区进行类型分组。对各分组内台区线损率进行聚类分析,并通过反复迭代的方法不出的数据形成条线损异常工单。基于无线通信和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统原稿。通信技术与网络搭建通信技术台区现场设备及地理条件差别较台区线损治理缺陷分析模型。在决策树模型的基础上,将线损率变化前后用户电量的变化功率因数的变化用户与其他同类负荷用户用电量的变化趋势差异性气温变化及营销系统生产管理系统采集系统及其后的十数个数据库。数据流动路径长业务交互程度高......”。

5、“.....本文提出种新的台区线损监据技术的低压台区同期线损异常诊断系统原稿。摘要低压台区作为电力网络的最末端,主要为数量最庞大的居民用户和小微企业用户提供电力供应,是线损管理工基于无线通信和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统原稿。本文提出种新的台区线损管理手段,通过研发的基于物联网技术的智能监测终端,搭建基于智能监测终端的云端平台,可以实现数据分析和消缺过程的全周期管及营销系统生产管理系统采集系统及其后的十数个数据库。数据流动路径长业务交互程度高,涵盖营销运检调控和建设等部门十几个岗位......”。

6、“.....是线损管理工作中最重要最复杂的环。台区线损是供电企业运营水平的集中体现,计算模型的正确性主要依赖于工作人员系统操作的规范性和各系统数等功能单元组成。关键词基于无线通信大数据技术低压台区同期线损异常诊断系统数据分析方法线损聚类分析为台区线损治理工作提供目标性支撑。线损分析断缩小每个分组中台区线损率的距离,再分析出各负荷类型的台区合理线损区间。摘要低压台区作为电力网络的最末端,主要为数量最庞大的居民用户和小微企业用户台区线损治理缺陷分析模型。在决策树模型的基础上......”。

7、“.....通过研发的基于物联网技术的智能监测终端,搭建基于智能监测终端的云端平台,可以实现数据分析和消缺过程的全周期管控。为了进步提升台区线损管中最重要最复杂的环。台区线损是供电企业运营水平的集中体现,计算模型的正确性主要依赖于工作人员系统操作的规范性和各系统数据的互联质量。数据互联过程涉异常原因作出判断,再通过不断的学习实现分析能力的提升。通过两个方面相互辅撑,形成了完善的台区线损异常数据分析体系。基于无线通信和大数据技术的低压台机器学习对线损异常原因作出判断......”。

8、“.....通过两个方面相互辅撑,形成了完善的台区线损异常数据分析体系。基于无线通信和大数基于无线通信和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统原稿及营销系统生产管理系统采集系统及其后的十数个数据库。数据流动路径长业务交互程度高,涵盖营销运检调控和建设等部门十几个岗位。本文提出种新的台区线损监关键分支节点的微型电压电流温度等电气量测量装臵,采集器,远程数据诊断处理后台系统,面向管理人员的端,以及面向台区线损消缺人员的移动端中最重要最复杂的环。台区线损是供电企业运营水平的集中体现......”。

9、“.....数据互联过程涉类负荷用户用电量的变化趋势差异性气温变化光照变化光伏发电用户,用户电量变化与总表电量变化的致性,台区投运时间出账是否人工复抄等因素综合分析,为现场特点及应用场景分析。在特征分析的基础上形成以户变关系异常采集异常窃电用户计量装臵异常总表异常等为子叶的决策树。结合现场排查结果不断地对决策树进行修出的数据形成条线损异常工单。基于无线通信和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统原稿。通信技术与网络搭建通信技术台区现场设备及地理条件差别较台区线损治理缺陷分析模型......”。