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公开(公告)号:CN117455239A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311498461.1
申请日:2023-11-10
申请人: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
发明人: 李德鑫 , 王长江 , 庄冠群 , 李庚辰 , 王伟 , 张海锋 , 高松 , 刘亚东 , 张家郡 , 吕项羽 , 曲邵杰 , 李宝聚 , 王尧 , 宋晓喆 , 高重晖 , 李成钢 , 孟祥东 , 刘畅 , 张懿夫 , 陈超 , 彭晓宇 , 刘鸣泰 , 冷俊
摘要: 本发明公开了一种基于改进BP神经网络电力系统薄弱环节识别方法及装置,方法包括:获取在历史冰灾发生时的线路故障率数据集,建立基于HFAPSO算法的BPNN训练模型;将线路故障率数据集集输入BPNN训练模型中进行训练,以均方误差作为评估标准评估,获取BPNN预测模型;将系统数据及未来灾害数据输入到BPNN预测模型中,对系统中的线路故障率进行预测,获得预测结果;根据预测结果计算流过各条线路的负荷重要程度,计算各线路的脆弱程度,得出系统薄弱环节。装置包括:处理器和存储器。本发明识别了系统的薄弱环节,进而对薄弱环节采取相应的加强措施,提高系统的安全性与稳定性。