[发明专利]基于BP神经网络的配电网故障停电影响因素敏感度分析在审
| 申请号： | 201811373125.3 | 申请日： | 2018-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN109858663A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 杜松怀;刘杨涛;刘博;苏娟;张光儒;刘丽娟;武子超 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学;国网甘肃省电力公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京卫平智业专利代理事务所(普通合伙) 11392 | 代理人： | 谢建玲;郝亮 |
| 地址： | 100193 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于BP神经网络算法的配电网故障停电影响因素敏感度分析方法，步骤1：梳理与投资相关的配电网故障停电影响因素集合，形成投资‑影响因素‑户均故障停电指标的关联关系；步骤2：以各影响因素作为BP神经网络算法的输入，以户均故障停电指标作为BP神经网络算法的输出，建立故障停电预测模型；步骤3：采用灵敏度分析方法分析影响户均故障停电指标的各影响因素；步骤4：将各影响因素灵敏度的绝对值并按照大小排序，获取对户均故障停电指标影响最大的几个影响因素，其中影响因素灵敏度的绝对值排序越靠前，则对户均故障停电指标影响越大，说明该影响因素越薄弱，由此可对配电网投资提供方向上的指引。 | ||
| 搜索关键词： | 影响因素 停电 配电网故障 敏感度分析 灵敏度 排序 灵敏度分析 配电网 方法分析 关联关系 预测模型 投资 集合 梳理 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络算法的配电网故障停电影响因素敏感度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：梳理与投资相关的配电网故障停电影响因素集合，形成投资‑影响因素‑户均故障停电指标的关联关系；步骤2：以各影响因素作为BP神经网络算法的输入，以户均故障停电指标作为BP神经网络算法的输出，建立故障停电预测模型；步骤3：采用灵敏度分析方法分析影响户均故障停电指标的各影响因素；步骤4：将各影响因素灵敏度的绝对值并按照大小排序，获取对户均故障停电指标影响最大的几个影响因素，其中影响因素灵敏度的绝对值排序越靠前，则对户均故障停电指标影响越大，说明该影响因素越薄弱，由此可对配电网投资提供方向上的指引。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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