公开(公告)号：CN116739562A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310710564.3

申请日：2023-06-15

Applicant: 国网安徽省电力有限公司宿州供电公司

Inventor： 王晓明 ,  张健 ,  李炜 ,  关巧莉 ,  左一成 ,  王军兵 ,  王元龙 ,  李华 ,  王磊 ,  张婷婷

IPC: G06Q10/20 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N3/126 ,  H02J13/00

Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM的配电网稳定性运维方法，包括如下步骤：收集配电网相关数据，过滤异常值并填补缺失值，将连续数据划分为时间序列数据；建立长短时记忆神经网络模型，预测发生故障的概率，对长短时记忆神经网络进行调优和纠错；评估配电网的稳定性风险，并实时上报至后台监控系统；当风险程度超过设定阈值时，系统向运维人员发送风险告警；根据神经网络的预测结果、实时监测数据和环境变化情况，使用遗传算法对配电系统进行调度优化管理。本发明有益效果：对配电网数据进行实时监测，识别故障原因及位置，提高故障排除效率；根据历史数据进行负荷预测，优化配电网的运行效率，减少人工操作需求，提高运维效率和安全性。

公开(公告)号：CN116663741A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310703190.2

申请日：2023-06-14

Applicant: 国网安徽省电力有限公司宿州供电公司

Inventor： 关巧莉 ,  张健 ,  李炜 ,  左一成 ,  王军兵 ,  王元龙 ,  王晓明 ,  李华 ,  王磊 ,  张婷婷

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于新能源接入的配电网韧性预测模型训练方法及装置，包括以下步骤：S1、采集新能源发电站的历史环境数据及历史发电量数据；S2、将新能源发电站的历史环境数据作为自变量，将新能源发电站的历史发电量数据作为因变量输入至发电量预测模型，训练生成新能源发电站发电量预测模型；S3、将多个新能源发电站的历史发电量数据作为自变量，历史配电网韧性数据作为因变量输出至韧性预测模型，训练生成配电网韧性预测模型。本发明有益效果：相较于传统的根据发电功率进行配电网韧性进行计算而言，通过预测模型可以快速地得出负荷供应可靠性数据，便于知道配电网的后续参数的调整，进而保证配电网的正常运行。