一种基于RPA与Python的线损监测方法

本发明公开了一种基于RPA与Python的线损监测方法，包括以下步骤：S1、通过RPA机器人模拟人工操作，从SCADA系统、电表计量系统和环境监测系统中跨平台采集电力线损相关数据；S2、对采集的原始数据进行缺失值插补、归一化处理，生成时序特征矩阵；S3、构建包含LSTM网络与注意力机制的深度学习模型，以前60个时间步的特征数据作为输入，预测下一时刻的线损率；S4、根据模型预测值与实际电表计量数据，计算线损偏差率；S5、当线损偏差率超过动态阈值时，通过RPA自动触发预警信号并生成可视化监测报告。本申请将RPA跨系统操作能力与LSTM+Attention深度学习模型结合，攻克了电力数据孤岛与非线性预测难题；设计混MSE+线损偏差惩罚项，平衡绝对误差与相对误差，提升模型实用性。