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[发明专利]一种考虑极端天气的配电终端优化配置方法-CN202310229702.6有效
发明人：沈旭;罗李子;黄亦铖;方斌 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑极端天气的配电终端优化配置方法，该包括如下步骤：通过蒙特卡洛模拟和场景聚类，生成极端天气下的典型故障场景；构建配电系统规模化故障场景下停电损失的量化体系；建立多种典型故障场景下加权年停电损失费用最小的配电终端配置模型；利用自适应的改进蝙蝠算法，对配电终端配置模型进行求解；获得加权年停电损失最小的配电终端的配置位置和类型，输出配电终端配置结果。本发明考虑了极端天气下的配电网运行情况，通过改善计及配电终端恢复故障的停电损失量化方法，实现了考虑经济性和可靠性的配电终端规划，进而有效提升了配电系统的极端灾害应对能力。
一种考虑极端天气配电终端优化配置方法

[发明专利]基于最大互信息系数与深度学习的配电网线损预测方法-CN202210544270.3在审
发明人：王杰;罗李子;黄亦铖;唐兆杰;孙金生 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供基于最大互信息系数与深度学习的配电网线损预测方法，以实际配电网历史线损数据、气候气象数据作为特征变量，计算特征变量与待预测时刻线损之间的最大互信息系数；搭建由输入层、多层LSTM单元、Dropout层及输出层的配电网线损预测模型；选取最大互信息系数值大于M的特征变量作为特征集，在特征集中按照最大互信息系数值由高到低依次选取特征作为配电网线损预测模型的输入，并结合模型预测误差构建最优输入特征集，实现配电网线损精准预测。本发明的配电网线损预测方法，能够定量分析配电网历史多时刻线损特征、气候气象特征与待预测时刻线损之间的关联度，构建完整有效的模型输入特征集，降低模型训练复杂度，提升线损预测模型的预测精度。
基于最大互信系数深度学习配电网线预测方法