[发明专利]基于BP神经网络的配电网极端灾害下停电预测方法及系统在审

专利信息
申请号: 202210261777.8 申请日: 2022-03-16
公开(公告)号: CN114548601A 公开(公告)日: 2022-05-27
发明(设计)人: 刘善峰;卢明;李哲;郭志民;王磊;马建伟;冯光;袁少光;田杨阳;毛万登;孙芊;王超;王津宇 申请(专利权)人: 国网河南省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 郑州知己知识产权代理有限公司 41132 代理人: 任海玲
地址: 450052 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要: 发明属于电网防灾技术领域,具体涉及一种基于BP神经网络的配电网极端灾害下停电预测方法及系统。所述预测方法包括以下步骤:根据配电网极端灾害历史故障样本库,获取故障发生时的本体参数、极端灾害类型、气象参数、运行状态参数和故障发生后的停电时长,同时收集极端灾害下相同本体参数下未发生故障的气象参数、运行状态参数,对各参数进行数值化预处理,整合成训练样本库;采用BP神经网络方法,对训练样本库的停电概率与停电时长进行训练,建立基于BP神经网络的配电网极端灾害下的停电预测模型。本发明实现了配电网在极端灾害下停电概率与停电时长的预测,适用于各种情况复杂的极端灾害下的配电网的防灾减灾。
搜索关键词: 基于 bp 神经网络 配电网 极端 灾害 停电 预测 方法 系统
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