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公开(公告)号:CN118797861A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410803212.7
申请日:2024-06-20
Applicant: 云南电网有限责任公司昭通供电局
IPC: G06F30/18 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及基于配电网规划时态数字模型的问题算法库构建方法,属于配电网规划技术领域。该方法包括构建配电网规划时态数字模型、基于配电网规划时态数字模型生成配网规划典型问题算法库和基于典型问题算法库解决在配网规划过程中发现的典型问题步骤。本发明基于配网规划典型问题算法库,自动生成问题,输出问题库问题清单,建立配网规划典型问题的智能诊断机制,将典型问题解决途径分类规则进行固化,确定问题解决措施,提升区域问题设备感知预警能力,易于推广应用。
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公开(公告)号:CN119204565A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411350948.X
申请日:2024-09-26
Applicant: 云南电网有限责任公司昭通供电局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及配网规划技术领域,提出了一种基于人工智能的配网规划指标预测方法,结合三种模型建立多层次模型,显著提升了配网规划指标预测的准确性和效率。利用多层感知器MLP识别配网规划的主要趋势和影响因素,提供非线性建模能力。通过时间序列模型ARIMA捕捉数据的时间依赖性和周期性变化,保证对短期波动的敏感性。长短期记忆网络LSTM捕捉复杂的非线性关系和长期依赖性,进一步提升预测的精度。最终通过Blending技术,将各模型的预测结果进行加权求和,实现了模型优势的最大化输出,优化了融合结果的准确性。通过实时数据流机制和自适应学习算法,模型参数得以动态调整。使得预测不仅具有实时性,还能适应不断变化的市场和环境条件,保持高预测精度。
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