[发明专利]一种数据驱动的配电网合环条件判定方法有效
| 申请号： | 201910114418.8 | 申请日： | 2019-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN109787228B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 安义;李蓓蓓;陈琛;范瑞祥;郭亮;李升健 | 申请（专利权）人： | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;南昌科晨电力试验研究有限公司 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00 |
| 代理公司： | 南昌市平凡知识产权代理事务所 36122 | 代理人： | 姚伯川 |
| 地址： | 330096 江西*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 一种数据驱动的配电网合环条件判定方法，所述方法对开环运行数据进行预处理，使处理后的开环运行数据为合环运行下运行数据；接着将处理后各节点负荷作为神经网络输入值，处理后各节点电压差值作为神经网络输出值，通过大量训练得到合适的神经网络参数，并应用测试集对神经网络性能进行测试，以评估神经网络模型的泛化能力；然后应用训练好的神经网络模型对合环时潮流进行预测并对合环电流进行计算；根据合环后的馈线首端最大稳态电流和最大冲击电流有效值判定待环网是否可以合环。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据 驱动 配电网 条件 判定 方法 | ||
【主权项】：
1.一种数据驱动的配电网合环条件判定方法，其特征在于，所述方法对开环运行数据进行预处理，使处理后的开环运行数据为合环运行下运行数据；接着将处理后各节点负荷作为神经网络输入值，处理后各节点电压差值作为神经网络输出值，通过大量训练得到合适的神经网络参数，并应用测试集对神经网络性能进行测试，以评估神经网络模型的泛化能力；然后应用训练好的神经网络模型对合环时潮流进行预测并对合环电流进行计算；根据合环后的馈线首端最大稳态电流和最大冲击电流有效值判定待环网是否可以合环。
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