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公开(公告)号：CN106067034A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610364750.6
申请日：2016-05-27
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6223
摘要： 本发明提出及一种基于高维矩阵特征根的配电网负荷曲线聚类方法，其包括：构建负荷矩阵，定义所述负荷矩阵的样本协方差矩阵；获取样本协方差矩阵的特征根，确定负荷聚类数；采用K‑means聚类算法对多个负荷变化曲线进行聚类，获取负荷聚类结果。该方法能够快速地确定聚类数，提升了负荷聚类结果的准确率，其算法简单且计算量小。
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公开(公告)号：CN106067034B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201610364750.6
申请日：2016-05-27
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提出及一种基于高维矩阵特征根的配电网负荷曲线聚类方法，其包括：构建负荷矩阵，定义所述负荷矩阵的样本协方差矩阵；获取样本协方差矩阵的特征根，确定负荷聚类数；采用K‑means聚类算法对多个负荷变化曲线进行聚类，获取负荷聚类结果。该方法能够快速地确定聚类数，提升了负荷聚类结果的准确率，其算法简单且计算量小。
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公开(公告)号：CN106327079B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201610708078.8
申请日：2016-08-23
摘要： 本发明涉及一种配电网无功优化控制的评价方法，所述方法包括：构建配电网第t个时刻的n维负荷正态随机向量Pt＝(P1t,P2t,…,Pnt)；利用配电网各节点对应的m天第t时刻的有功负荷建立m×n维负荷样本矩阵；获取配电网的负荷水平；确定所述配电网的负荷水平对应的无功优化特征因子；根据所述无功优化特征因子对所述配电网的无功优化控制效果进行评价；本发明提供的技术方案，将大数据引入配电网无功优化领域，提出一种基于随机矩阵谱分析的配电网无功优化控制效果评价特征因子提取方法。
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公开(公告)号：CN106327079A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610708078.8
申请日：2016-08-23
CPC分类号： G06Q10/06393 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种配电网无功优化控制的评价方法，所述方法包括：构建配电网第t个时刻的n维负荷正态随机向量Pt＝(P1t,P2t,…,Pnt)；利用配电网各节点对应的m天第t时刻的有功负荷建立m×n维负荷样本矩阵；获取配电网的负荷水平；确定所述配电网的负荷水平对应的无功优化特征因子；根据所述无功优化特征因子对所述配电网的无功优化控制效果进行评价；本发明提供的技术方案，将大数据引入配电网无功优化领域，提出一种基于随机矩阵谱分析的配电网无功优化控制效果评价特征因子提取方法。
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公开(公告)号：CN106203883A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610581498.4
申请日：2016-07-21
CPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J2003/007
摘要： 本发明提供了一种基于区间的配电网小信号稳定性计算方法，其包括步骤：A.建立配电网系统的数学模型；B.转换数学模型的区间为数学表达式；C.计算潮流变化；D.区间表示配电网小信号模型；E.判断配电网系统的稳定性；F.输出稳定区间范围。本发明利用区间的数学表达式和处理参数变化的不确定性信息，更准确的表达了参数的变化范围。
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公开(公告)号：CN106022972B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201610509492.6
申请日：2016-06-30
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明提出一种基于状态矩阵对称性的配电网异常数据辨识方法，包括：确定无功优化输入状态矩阵的状态量；采集样本数据，获取该样本数据的概率分布；构建基于概率分布的期望状态矩阵；利用埃尔米特矩阵的对称性检验无功优化输入状态矩阵的异常数据。从而快速准确地辨识异常数据，实现全局最优。
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公开(公告)号：CN106253308A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610708199.2
申请日：2016-08-23
CPC分类号： Y02E40/30 , Y02E40/76 , Y04S10/545 , H02J3/18 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种配电网无功优化方法，所述方法包括：确定配电网各无功优化目标函数的历史目标函数值矩阵；确定所述配电网各无功优化目标函数对应的熵权；根据所述配电网各无功优化目标函数及其对应的熵权，建立配电网无功优化总目标函数；根据所述配电网无功优化总目标函数确定配电网最优无功控制优化方案；本发明提供的方法，能够通过对数据库中多个历史方案的分析处理，确定无功优化中各目标函数的权重，将多目标优化转化为单目标优化，从而选出最优的无功优化方案。
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