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公开(公告)号:CN104217263A
公开(公告)日:2014-12-17
申请号:CN201410508595.1
申请日:2014-09-28
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电气设备状态评价领域,尤其是涉及一种配电开关设备关键状态量的优化方法。本发明根据现有的技术手段以及已有的历史数据和试验数据,对可获得的配电开关设备状态量建立原始变量库,再利用主成分分析法对原始变量进行优化,使多个相关变量化为几个不相关的综合变量,且包含了原变量大部分信息;得到新的变量作为配电开关设备状态评价的输入变量。该方法可提取出多维数据中的主要成分,得到最有用的信息,剔除冗余无用的信息,完成数据的优化,使样本类别划分更加清晰,进一步提高配电开关设备状态评价的精确性和可靠性。
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公开(公告)号:CN119647833A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411603789.X
申请日:2024-11-12
Applicant: 广东电网有限责任公司江门供电局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/092 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的配电网规划方法、装置、设备及介质,涉及配电网规划领域,该方法包括确定配电网在当前时刻的态势感知元组;所述态势感知元组包括:感知状态集、响应状态集和环境理解函数;将当前时刻的态势感知元组中的感知状态集和响应状态集输入训练好的竞争深度Q网络中,得到当前时刻的Q值;根据当前时刻的Q值和当前时刻的态势感知元组中的环境理解函数确定当前时刻的配电网规划方案;配电网规划方案包括:节点电压、支路电流、功率流、负载需求、设备状态和网络拓扑,本申请可在确保新型配电网安全稳定运行的同时,最大程度提升新型配电网抵御外部自然灾害的能力。
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