配电网计划停电执行跟踪与优化决策方法

    公开(公告)号:CN118569679A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410775597.0

    申请日:2024-06-17

    Abstract: 本发明公开了一种配电网计划停电执行跟踪与优化决策方法及系统,涉及配电网技术领域,本发明通过结合获取的所述评估指标并基于层次分析法的原理,建立评估指标体系,所述评估指标体系包括:目标层、准则层、方案层及子方案层;通过利用层次分析模糊综合评价的方式对导致配电网停电计划未完成的各项不确定因素进行整体性的分析及评估,其中通过细化方案层,即子方案层的引入,使得评估能够深入到具体的实施细节中,这样有助于更准确地评估各个风险因素对目标层的影响程度,从而得出更为精准的评估结果,同时,通过了解各个子方案层的具体情况和评估结果,决策层可以更加准确地把握风险状况,制定更为科学合理的优化决策。

    配网供电安全能力评价标准量化方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN114418237B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202210139051.7

    申请日:2022-02-15

    Abstract: 本发明公开了配网供电安全能力评价标准量化方法、系统、设备及介质,所述方法包括:对配网的馈线组进行局部拓扑,对所述馈线组的各个馈线分别进行网架分析;根据各个馈线在N‑1情况下通过相应复电手段后造成的最大影响的中压用户数、低压用户数和负荷数值及各个馈线最严重薄弱环节线路段的故障发生概率,计算各个馈线对应的基准风险值;根据预先设置的不同基准风险值范围与不同网架基准风险等级的对应关系,确定各个馈线对应的网架基准风险等级;根据所述馈线组的网架基准风险等级对配网供电安全能力进行评价;本发明通过建立与特大型城市配电网相契合的配网供电安全标准,方便了用户更直观地了解馈线供电安全能力。

    基于智能分布式馈线自动化的配电网故障自愈方法

    公开(公告)号:CN117977578B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410361757.7

    申请日:2024-03-28

    Abstract: 本发明涉及配电网故障自愈技术领域,尤其是涉及基于智能分布式馈线自动化的配电网故障自愈方法:当配电网发生故障时,首先对故障类型进行判断,将故障类型分为单故障点故障以及多故障点故障两种类型,然后采用不同的自愈策略实现配电网故障自愈,使得自愈方案的针对性更强,并且,对于单故障点故障来说,避免了通过复杂运算确定自愈方案,也提高了自愈方案的确定效率;同时,针对于多故障点类型故障来说,在采用粒子群算法求解自愈方案时,将惯性权重的调节公式设置为分段函数的形式,由此,在粒子群算法迭代的不同阶段,采用不同的策略实现粒子移动速度的调节,进而提高故障自愈方案的求解速度,也提高了自愈方案的确定效率。

    一种馈线动态分组方法及系统

    公开(公告)号:CN118100201A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410520850.8

    申请日:2024-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种馈线动态分组方法及系统,涉及配电网评估体系的构建与安全稳定运行领域,步骤包括:根据联络开关的重要度,馈线初步分组,对联络开关进行排序,将重要度最低冗余联络开关消去;构建馈线组内非关键联络开关判断体系,包括影响用户数及是否影响负荷高峰期转供情况;迭代判断是否存在非关键联络开关,对馈线组进行重新分组,直至满足分组要求;负荷时空特性分析,明确负荷时空特性变化对馈线分组的影响;馈线动态分组,对馈线分组进行修正,提出基于负荷时空特性的馈线动态分组方法。本发明在应对和解决城市配电网日益复杂化,避免重要开关控制不当的问题上,具有重要意义。

    基于机器学习的配电网故障自愈方法和系统

    公开(公告)号:CN117791597B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410199486.X

    申请日:2024-02-23

    Abstract: 本发明提出了基于机器学习的配电网故障自愈方法和系统,涉及配电网故障自愈技术领域。通过训练好的配电网故障自愈模型输出复电方案,并根据复电方案自动对开关进行控制,大大减少了配电网故障自愈过程中的人工分析和干预,提升了配电网故障自愈的效率和可靠性,实现在设计和运行配电网自愈系统时,将机器学习与配电网故障自愈相结合,提高系统的自动化水平。在获取通过配电网故障自愈模型的训练数据时,对历史运行数据进行特征选择以及重要性排序,获取排在前N个的参数,大大减少了模型的计算规模,提高了故障处理的效率与准确度。

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