基于变权值神经网络的低压配电网弱关联型计量异常识别

金阳忻; 徐永进; 汪金荣

doi:10.7500/AEPS20241117002

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基于变权值神经网络的低压配电网弱关联型计量异常识别

工程应用 | 更新时间：2026-02-28

- 基于变权值神经网络的低压配电网弱关联型计量异常识别
- Weakly-correlated Measurement Anomaly Recognition of Low-voltage Distribution Network Based on Neural Network with Variable Weights
- 电力系统自动化 2025年49卷第22期页码：198-207
- 作者机构：
  
  国网浙江省电力有限公司营销服务中心（计量中心），浙江省杭州市 310000
- 作者简介：
  
  金阳忻(1991—)，男，通信作者，硕士，主要研究方向：电网系统的控制与计量技术。E-mail：1073323678@qq.com
  徐永进(1970—)，男，正高级工程师，主要研究方向：电力计量技术。E-mail：xuyongjin@yfzx.zj.sgcc.com
  汪金荣(1989—)，女，硕士，主要研究方向：用电信息采集技术。E-mail：755873699@qq.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2023YFC3807100)
- DOI：10.7500/AEPS20241117002
  中图分类号：
- 收稿：2024-11-17，
  
  修回：2025-03-17，
  
  网络首发：2025-10-15，
  
  纸质出版：2025-11-25
- 稿件说明：
移动端阅览
金阳忻,徐永进,汪金荣.基于变权值神经网络的低压配电网弱关联型计量异常识别[J].电力系统自动化,2025,49(22):198-207.

JIN Yangxin,XU Yongjin,WANG Jinrong.Weakly-correlated Measurement Anomaly Recognition of Low-voltage Distribution Network Based on Neural Network with Variable Weights[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(22):198-207.
金阳忻,徐永进,汪金荣.基于变权值神经网络的低压配电网弱关联型计量异常识别[J].电力系统自动化,2025,49(22):198-207. DOI： 10.7500/AEPS20241117002.

JIN Yangxin,XU Yongjin,WANG Jinrong.Weakly-correlated Measurement Anomaly Recognition of Low-voltage Distribution Network Based on Neural Network with Variable Weights[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(22):198-207. DOI： 10.7500/AEPS20241117002.

摘要

电能表作为低压配电网重要的数据源，其计量异常的治理关系到电力交易的公平性。因此，以电能表功率、电压冻结值及部分档案信息作为输入，设计了一种基于变权值神经网络的低压配电网线损弱关联型计量异常识别模型。该模型的主体部分是用于推算计量异常指数的残差神经网络。首先，针对输入信息不完备引起的精度退化，提出了神经网络变权值算法，即不再认为网络权值训练后均保持恒定，转而将其中一部分视作若干本征权值叠加而成的可变权值层。然后，利用无法直接作为网络输入的节点间关联状态，通过分维度的合成密度矩阵合并计算叠加系数，显著提升了模型准确度。最后，将增广样本集用于训练和测试，对比验证了变权值残差神经网络识别模型的有效性，再将该模型试点应用于中国浙江省某市电网高损台区治理，进一步检验了其在实际工况中的检测效果。

Abstract

The electric energy meter

as an important data source in the low-voltage distribution network

plays a crucial role in ensuring the fairness of electricity transactions through the management of measurement anomalies. Therefore

a model of weakly-correlated measurement anomaly recognition of line loss based on neural network with variable weights is designed

whose inputs are freezing values of power and voltage on the electric energy meter

as well as partial archival information. The main part of the model is the residual neural network to calculate the measurement anomaly index. First

aimed at the accuracy degradation caused by insufficient input information

a neural network algorithm with variable weights is proposed

in which the network weights are no longer considered to remain constant after training

instead

some of them are regarded as variable weight layers formed by the superposition of several eigenstate weights. Then

through the node correlation state that is not able to be directly used as network input

the superimposing coefficients are calculated via composite density matrices with dimensions

which significantly improves the model accuracy. Finally

by using the augmented sample set for training and testing

the validity of the residual neural network recognition model with variable weights is comparatively verified. Furthermore

the model is tested and applied to the control of a high-loss distribution station area in a city in Zhejiang Province of China to confirm its detection effect in actual working conditions.

关键词

Keywords

references

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