[发明专利]一种基于深度学习的配网优化精准分析方法及系统在审
| 申请号： | 201811515090.2 | 申请日： | 2018-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN109598386A | 公开（公告）日： | 2019-04-09 |
| 发明（设计）人： | 桑田;孙崇高;李兆平;赵永贵;段福凯;张刚;戴建强;庄雷明;孙术伟;朱强;李珊;魏恒胜;王明钦;刘克东;王志红;周学新 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司临沂供电公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 276000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的配网优化精准分析方法及系统，包括：建立配网设备台账系统，利用该系统实现对变电站、配电线路及支线的容量、负载信息进行记录；建立配网拓扑结构模型，根据配网设备台账系统中记录的配电网数据确定配电网设备之间的连接关系，实时的展示配电网的拓扑关系；根据配网拓扑结构模型生成的配网拓扑数据，显示线路的负荷数据，对拓扑的支路和节点属性进行试算，根据深度学习模型评估设备运行状态、分析线路的负荷转供大小及限流值，规划出转供路径及可转供负荷的大小；利用神经网络模型对负荷进行预测分析。本公开的技术方案整体上能够实现设备台账的管理、转供路径的规划及负荷的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 配网 分析方法及系统 拓扑结构模型 配电网 配网设备 设备运行状态 神经网络模型 配电网设备 支路 分析线路 负荷数据 负载信息 节点属性 连接关系 模型评估 配电线路 设备台账 数据确定 拓扑关系 拓扑数据 系统实现 预测 变电站 记录 试算 拓扑 限流 学习 优化 规划 展示 分析 管理 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的配网优化精准分析方法，其特征是，包括：建立配网设备台账系统，利用该系统实现对变电站、配电线路及支线的容量、负载信息进行记录；建立配网拓扑结构模型，根据配网设备台账系统中记录的配电网数据确定配电网设备之间的连接关系，实时的展示配电网的拓扑关系；根据配网拓扑结构模型生成的配网拓扑数据，显示线路的负荷数据，对拓扑的支路和节点属性进行试算，根据深度学习模型评估设备运行状态、分析线路的负荷转供大小及限流值，规划出转供路径及可转供负荷的大小；利用神经网络模型对负荷进行预测分析。
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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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