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公开(公告)号：CN116166955A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310316052.9
申请日：2023-03-28
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06F18/2135 , G06F17/17 , G06F17/16 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分高斯混合聚类的新能源场景处理方法及装置，改方法包括：获取包含新能源参数的第一历史数据和包含负荷参数的第二历史数据，根据第一历史数据和所述第二历史数据，生成若干个新能源场景；对若干个新能源场景的指标分配的权重系数后，根据若干个新能源场景和权重系数，采用主成分分析法进行降维处理，得到第一数据集；根据第一数据集，采用高斯混合聚类算法进行聚类，得到典型数据集。采用本发明实施例，能够使聚类结果更具有代表性，利用降为得到的第一数据集结合高斯混合模型，通过EM算法得到作为聚类结果的典型数据集，从而保证了证配电网规划运行结果的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115422788B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211382627.9
申请日：2022-11-07
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G01R31/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种配电网线损分析管理方法、装置、存储介质及系统。通过逻辑回归算法初步获取权重较大的线损因素，随后根据线损因素对各个供电分区进行分区建模以获取区域线损成因分析模型，并将待分析管理数据输入该区域线损成因分析模型以获取待分析管理电网的线损分析结果，该配电网线损分析管理方法、装置、存储介质及系统提升了配电网线损的分析管理效率和准确性；进一步地，本发明提供的一种方法、装置、存储介质及系统还通过马氏距离判别法对规划态配电网的各个馈线进行分区，并选用对应的第一区域线损成因分析模型进行线损分析识别，从而为规划态配电网提供规划管理数据支持，从而提升配电网的可管理性。
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公开(公告)号：CN115809415A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211697825.4
申请日：2022-12-28
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06F18/214 , G06N20/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种配电网自愈模式规划方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取多个具备自愈功能的配电网样本；对配电网样本进行逐一解析，得到对应数量的训练样本；以训练样本中的供电区类型、配电线路类型、通信方式、配电自动化模式作为训练数据集，以自愈模式作为标签，对初始分类模型进行训练，得到自愈模式分类模型；将待规划配电网的基础信息输入至自愈模式分类模型中，得到待规划配电网的自愈模式。本发明将待规划配电网的基础信息输入已训练的分类模型中，得到对应自愈模式，能够为配电网的自愈模式选择提供了可靠的技术依据，并且针对配电网选择对应的自愈模式具有统一标准，从而能够有效提高配电网自愈的效率。
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公开(公告)号：CN115018276A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210565921.7
申请日：2022-05-20
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑开关故障的配电网可靠性计算方法及装置，通过将配电网划分为多个最小隔离区域，并以最小隔离区域为单位进行可靠性指标的计算，计算最小隔离区域的故障率和故障修复时间，以及搜索每个最小隔离区域的上游开关节点，从而大大减少配电网中等效元件的数量；再遍历配电网的线路故障，根据故障率、故障修复时间和上游开关节点的控制范围，将多个最小隔离区域组成多个目标停电区域集合，根据最小隔离区域的停电时间和多个目标停电区域集合，计算配电网的可靠性指标，使得本发明不受配电网元件数量的局限，能够快速准确地计算配电网可靠性指标，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN114841597A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210549925.6
申请日：2022-05-20
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开一种基于多智能算法的高渗透率新能源配电网评估方法及装置，考虑配电网状态复杂多变的特点，利用智能算法之间的优势互补理论，得到基于多智能优化算法的配电网状态估计值。所述方法包括：首先设计配电网状态估计函数用于目标优化，利用遗传算法修改所述配电网状态估计函数中的差值权重，得到第一配电网状态估计值；利用天牛须优化算法修改所述配电网状态估计函数中的差值权重，得到第二配电网状态估计值；确定所述第一配电网状态估计值的权值和所述第二配电网状态估计值的权值并进行加权计算，得到配电网状态估计值。采用本发明，通过对两种算法得到的配电网状态估计值进行加权融合，快速获得高精度的配电网状态估计值。
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公开(公告)号：CN113746111A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111047601.4
申请日：2021-09-07
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的配电网无功优化方法及装置，该方法包括：根据将历史数据输入预设的下层神经网络进行训练，获取下层训练模型以及不可测关键节点电压数据；根据获取的目标区域电网的可测节点、不可测关键节点电压数据以及预设的离散无功调节设备的投切状态输入预设的上层神经网络进行训练，获取上层训练模型以及离散无功设备的投切动作指令；将下层训练模型与上层训练模型部署至实际运行的配电网，获取整体运行模型；根据运行网损以及离散无功设备的投切动作指令构建目标函数，采用A2C算法求解目标函数，获取配电网无功优化结果。本发明通过获取整体运行模型，结合网损以及投切动作指令，优化了电压分布以及降低了网损。
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