AI 相位识别提升负荷管理效能

摘要

针对配网管理中低压用户相位识别依赖人工、效率低下，以及三相不平衡引发的供电可靠性下降、线损上升等问题，本文以孝感供电公司实践为基础，提出基于人工智能的低压用户相位识别方案。该方案依托数据中台与量测中心，以15分钟为间隔采集配变及低压用户的电流、电压、功率数据，构建包含输入层、卷积层、池化层、全连接层及输出层的卷积神经网络（CNN）模型，通过交叉熵损失函数训练（84个台区504条样本训练后正确率达 100%），结合功率数据辅助验证（误差≤2% 判定正确）实现相位精准识别。