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公开(公告)号：CN107609769B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710796634.6
申请日：2017-09-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于故障基因表的智能配电网故障预警方法，属于智能配电网故障预警领域。首先将智能配电网的运行状态划分为优、良、中和差四种状态，然后采用BP神经网络算法对智能配电网运行的历史数据进行状态评估并结合对应的故障，得到各段状态转移时间序列与故障之间的映射关系，从而构造出故障基因表，接着周期性的在线获取智能配电网的状态转移时间序列，并通过Smith‑Waterman算法将其与故障基因表中的所有基因进行匹配，若最大匹配值达到设定的阈值，则预警相应的故障。本发明能很好的面对智能配电网越来越复杂的问题，提高智能配电网故障预警的准确率，为相关管理人员对智能配电网的维护提供指导和帮助，有效的提高了电网运行决策的科学性和预见性。
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公开(公告)号：CN106779147B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201611018576.6
申请日：2016-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于自适应层次时间序列聚类的用电负荷预测方法。1)根据量化后用电负荷的上升、减少和持平特征在窗口时间段上依次划分出负荷序列；2)采用层次聚类法对负荷序列特性进行凝聚层次聚类；3)利用分层的思想对负荷进行预测，将预测负荷序列组中的后一负荷序列作为下一时段的预测负荷，然后将预测出的负荷序列作为当前最新的负荷序列；4)通过反馈方法动态调整量化因子、时间窗口及分簇参数，完成用电负荷预测。从而提供了一种在超短期内更加精准的用电负荷预测方法，并有效降低负荷预测中对原始数据的存储代价，为科学、准确实现智能电网中电力调配起到支撑作用。
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公开(公告)号：CN107609769A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710796634.6
申请日：2017-09-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于故障基因表的智能配电网故障预警方法，属于智能配电网故障预警领域。首先将智能配电网的运行状态划分为优、良、中和差四种状态，然后采用BP神经网络算法对智能配电网运行的历史数据进行状态评估并结合对应的故障，得到各段状态转移时间序列与故障之间的映射关系，从而构造出故障基因表，接着周期性的在线获取智能配电网的状态转移时间序列，并通过Smith-Waterman算法将其与故障基因表中的所有基因进行匹配，若最大匹配值达到设定的阈值，则预警相应的故障。本发明能很好的面对智能配电网越来越复杂的问题，提高智能配电网故障预警的准确率，为相关管理人员对智能配电网的维护提供指导和帮助，有效的提高了电网运行决策的科学性和预见性。
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公开(公告)号：CN106779147A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611018576.6
申请日：2016-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于自适应层次时间序列聚类的用电负荷预测方法。1)根据量化后用电负荷的上升、减少和持平特征在窗口时间段上依次划分出负荷序列；2)采用层次聚类法对负荷序列特性进行凝聚层次聚类；3)利用分层的思想对负荷进行预测，将预测负荷序列组中的后一负荷序列作为下一时段的预测负荷，然后将预测出的负荷序列作为当前最新的负荷序列；4)通过反馈方法动态调整量化因子、时间窗口及分簇参数，完成用电负荷预测。从而提供了一种在超短期内更加精准的用电负荷预测方法，并有效降低负荷预测中对原始数据的存储代价，为科学、准确实现智能电网中电力调配起到支撑作用。
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