[发明专利]计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法及系统有效

专利信息
申请号: 202110292246.0 申请日: 2021-03-18
公开(公告)号: CN112926790B 公开(公告)日: 2022-08-26
发明(设计)人: 赵家庆;闪鑫;徐春雷;王毅;陈中;罗玉春;杜璞良;张鸿;邱新宇;丁宏恩;赵奇;龚育成;李春 申请(专利权)人: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;东南大学;中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 代理人: 肖继军;张红莲
地址: 215004 江*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 电网 调度 多维 影响 最优 供电 路径 决策 方法 系统
【权利要求书】:

1.计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于,所述供电路径决策方法包括以下步骤:

步骤1:采集待决策供电路径所属电网中各线路一年内的平均负荷、最大负荷与历史故障数据;

步骤2:根据步骤1所采集的数据构建供电路径决策指标,决策指标包括语义指标与非语义指标;

步骤3:将步骤2中语义指标相对应的语义评估信息转化为其相对应的梯形模糊数值;

步骤4:将步骤3中语义指标的梯形模糊数值进行清晰化;

步骤5:对步骤4清晰化后的语义指标数据以及步骤2中的非语义指标数据进行归一化;

步骤6:利用步骤5中归一化数值以及各指标的相对重要性构造相对重要性矩阵;

步骤7:基于步骤6的指标相对重要性矩阵计算得到每个指标的权重;

步骤8:结合步骤5中的归一化数值以及步骤7中的权重计算加权总和积,选择拥有最大加权总和积的路径为最优供电路径。

2.根据权利要求1所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:

所述历史故障数据包括单次抢修时长、一年内线路维护次数、一年内的停电次数以及所有设备一年内发生故障次数的和。

3.根据权利要求2所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:

在所述步骤2中,所构建的供电路径决策指标包括“线路负载率”、“线路抢修便捷性”、“线路维护水平”、“线路供电可靠性”、“线路历史故障率”;

所述线路负载率与线路历史故障率为非语义指标,不用语义信息进行表征;所述线路抢修便捷性、线路维护水平以及线路供电可靠性为语义指标,利用语义信息进行表征;

其中,线路负载率的计算方法为:

线路抢修便捷性指一年内抢修时长平均值,用语义信息进行表征;

线路维护水平指一年内线路维护次数,用语义信息进行表征;

线路供电可靠性指一年内停电次数,用语义信息进行表征;

线路历史故障率的计算方法为:

4.根据权利要求3所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:

对于所述线路抢修便捷性、线路维护水平与线路供电可靠性,采用五种等级进行语义表征,分别为“非常好”、“好”、“一般”、“低”与“非常低”。

5.根据权利要求1或4所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:

在所述步骤3中,具体语义描述对应的梯形模糊数值为:“非常好”对应(0.7,0.8,0.9,1),“好”对应(0.5,0.6,0.7,0.8),“一般”对应(0.3,0.4,0.5,0.6),“低”对应(0.1,0.2,0.3,0.4),“非常低”对应(0.0,0.1,0.2,0.3)。

6.根据权利要求5所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:

在所述步骤4中,使用以下公式将步骤3的梯形模糊数值清晰化:

其中,a,b,c,d分别为梯形模糊数对应的四个值,为梯形模糊数清晰化后的值。

7.根据权利要求6所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:

在所述步骤5中,归一化的方式为:

其中,表示归一化前第i条线路第j个指标的清晰化后的数据,表示所有路线里的第j个指标清晰化后的所有数据,Zij表示归一化前第i条线路第j个指标,{Zij,...ZMj}表示所有路线里的第j个指标的所有数据,M为所有路线总数,n为所有指标总数,表示归一化后的第i条线路的第j个指标的数据。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;东南大学;中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司,未经国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;东南大学;中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110292246.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top