【摘 要】
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准确的用户电表与变压器（台区）归属关系是实现低压台区线损精确计算分析的前提。为解决因用户数据量太少极易造成台区归属误判的问题，提出一种基于双向长短期记忆网络和时间序列卷积（BiLSTM-TCN）的时间序列分类方法，对用户所属台区进行识别。首先通过负荷数据计算台区线损率，识别可能存在户变异常的台区。然后将用户一周的电压日冻结曲线拼接成长时间序列进行判别，避免由于数据量太少造成误判。最后将异常用户加入
【基金项目】
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国家重点研发计划智能机器人专项子课题（2019YFB1312102）； 河北省自然科学基金资助项目（F2019202364）；
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准确的用户电表与变压器（台区）归属关系是实现低压台区线损精确计算分析的前提。为解决因用户数据量太少极易造成台区归属误判的问题，提出一种基于双向长短期记忆网络和时间序列卷积（BiLSTM-TCN）的时间序列分类方法，对用户所属台区进行识别。首先通过负荷数据计算台区线损率，识别可能存在户变异常的台区。然后将用户一周的电压日冻结曲线拼接成长时间序列进行判别，避免由于数据量太少造成误判。最后将异常用户加入到识别台区下，计算该台区户变关系调整前后线损率变化，验证户变关系识别是否正确。与传统方法相比，所提方法无需进行复杂的特征工程，识别准确率高，具有较强的实际应用价值。
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