一种低压配电网高频量测数据处理与拓扑识别方法

    公开(公告)号:CN113937764A

    公开(公告)日:2022-01-14

    申请号:CN202111200299.1

    申请日:2021-10-15

    Inventor: 戚成飞

    Abstract: 一种低压配电网高频量测数据处理与拓扑识别方法。本方法首先借助AMI用户节点提供的负荷量测信息,得出同一配电变压器下的各负荷所属耦合节点电压相关性强弱,进行相关性分析,即相关性强的负荷同属于同一馈线,进而确定各负荷所属的馈线;之后根据负荷的耦合节点电压幅值大小,以及树状拓扑特性,确定各负荷在所属馈线中的上下游关系,最后通过相关性分析结果以及负荷的耦合节点电压分布,完成低压配电网络拓扑的快速辨识或修正。本发明用于低压配电网高频量测数据处理与拓扑识别。

    基于分解协调的电量智能预测方法及装置

    公开(公告)号:CN118378744A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410433596.8

    申请日:2024-04-11

    Abstract: 本发明涉及一种基于分解协调的电量智能预测方法及装置,包括获取各个产业的典型用电负荷数据;基于各个产业的历史用电负荷数据计算各个产业的皮尔逊相关系数;基于各个产业的皮尔逊相关系数,利用长短期记忆卷积神经网络对预设时间段各个产业的用电负荷数据进行预测,得到预测结果;将预测结果与预设阈值进行对比,根据对比结果选择相应的处理方式对预测结果进行修正,得到修正预测值。本发明通过收集一个地区的第一、二、三产业和居民的用电量,分别对三个产业和居民用电使用长短期记忆卷积神经网络进行预测,以消除不同产业对电量预测结果间的不平衡性,以使得用电负荷的预测结果更加准确。

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