[发明专利]一种基于多源证据融合的配电网低电压预测方法有效
| 申请号： | 201711297896.4 | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN108075467B | 公开（公告）日： | 2020-03-20 |
| 发明（设计）人： | 郭文明;朱吉然;张帝;张志丹;唐海国;龚汉阳;冷华;刘海峰;陈跃辉 | 申请（专利权）人： | 国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力公司电力科学研究院;国家电网公司 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 杨萍 |
| 地址： | 410007 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多源证据融合的配电网低电压预测方法，包括以下步骤：首先选取反映配电网低电压发生可能性的多类指标，收集各类型指标下不同指标值对应的电压检测值，利用模糊逻辑神经元聚类网络学习法求取各类型指标支持低电压、非低电压命题的原型特征向量；然后偶将待预测配电网对应的各种类型的指标值作为其低电压预测的证据，利用最优化聚类法对各类证据构建基本信任分配函数；最后利用D‑S证据合成法则，将多种低电压预测的证据进行融合，根据融合结果，预测配电网发生低电压的可能性。采用本发明，可对配电网低电压现象展开预测，利用多源信息融合可以使得预测结果更加客观可靠，为合理安排治理低电压现象的技改项目提供科学依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 证据 融合 配电网 电压 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多源证据融合的配电网低电压预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：设定辨识框架为Ω＝{A1 ,A2 }，其中命题A1 为低电压，命题A2 为非低电压；选取反映配电网低电压发生可能性的多类指标，收集各类型指标下不同指标值对应的电压检测值，收集的电压检测值的电压降需在额定电压的5％-15％范围内；利用模糊逻辑神经元聚类网络学习法求取各类型指标支持命题A1 和A2 的原型特征向量；步骤S2：将待预测配电网对应的各种类型的指标值作为其低电压预测的证据，利用最优化聚类法对各类证据构建基本信任分配函数；步骤S3:利用D-S证据合成法则，将多种低电压预测的证据进行融合，根据融合结果，预测配电网发生低电压的可能性。
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湖南省电力有限公司;国网湖南省电力公司电力科学研究院;国家电网公司，未经国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力公司电力科学研究院;国家电网公司许可，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/patent/201711297896.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
