近日，中国科学院沈阳自动化研究所边缘计算课题组在智能电网大数据分析领域取得研究进展，对大规模电力数据进行了时域和空间域综合分析。
电力损耗是智能电网数据分析领域的热点。线损率是衡量电力损耗和电网服务质量的重要指标，降低线损是电力可持续发展的关键。目前大多数研究是基于理论数据或少量实际数据，很少有大规模实际数据的研究。
沈阳自动化所团队以中国五年间大规模的电力数据为基础，通过建立聚类模型、温度响应模型和新的电力损耗台区健康梯度评价指标，对大规模电力数据的时域和空间域进行综合分析，在线损率的时域演化，线损率与季节的关系，台区健康模式的组成，能源消耗特征和分布特征等多个方面取得新的分析结果，为智能电网发展研究提供了新思路。
相关成果发表在nergy reports上。研究得到中科院网络控制系统重点实验室、国家重点研发计划的支持。
不同健康梯度的日用电温度响应模型
不同类型区域的线损分布
近日，中国科学院沈阳自动化研究所边缘计算课题组在智能电网大数据分析领域取得研究进展，对大规模电力数据进行了时域和空间域综合分析。电力损耗是智能电网数据分析领域的热点。线损率是衡量电力损耗和电网服务质量......
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