公开(公告)号：CN117543551A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311489740.1

申请日：2023-11-09

Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院

Inventor： 鲁宇 ,  刘元琦 ,  沈鑫怡 ,  王博闻 ,  赵博 ,  佘新 ,  张国庆 ,  樊瑞华 ,  张圆美 ,  马克睿 ,  王凯平

IPC: H02J3/00 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/08

Abstract: 基于人工神经网络实时在线训练的输电线路动态增容方法，涉及输电线路动态增容技术领域。本发明是为了解决现有新能源并网容量大，导致电力保供难度增大的问题。本发明通过在输电线路上安装测温装置和测量电流装置获取导线电流和导线温度数据，通过气象中心获得输电线路周围大量历史数据，并将所有数据按照季节分为四组，基于大量历史数据利用人工神经网络的方法得到不同季节下输电线路载流量限额计算模型。将未来气象预测数据根据季节带入到对应模型得到预测导线电流‑温度曲线，基于实际数据和预测数据对导线温度进行预测误差统计性分析，再将导线温度误差统计规律带入到输电线路载流量限额计算模型计算结果中，得到动态增容结果。

公开(公告)号：CN117410984A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311488557.X

申请日：2023-11-09

Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院

Inventor： 鲁宇 ,  刘元琦 ,  樊瑞华 ,  王博闻 ,  赵博 ,  佘新 ,  张国庆 ,  沈鑫怡 ,  张圆美 ,  马克睿 ,  王凯平

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00 ,  H02J3/38

Abstract: 一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法，涉及电力系统自动化技术领域。本发明是为了解决输电线路动态增容技术采用物理方程计算载流量限额准确性差，而采用机器学习方法需要采集大量数据的问题。本发明采用先按月份、昼夜分组，再使用K‑均值方法对历史气象数据进行聚类，在聚类的基础上建立输电线路动态增容的机器学习模型的方案。通过聚类提高训练样本的相似度，缓解训练集数据差异过大造成的模型过拟合现象。通过以上方法可取代现有技术中采用的将采集气象数据代入热平衡方程计算的方案，可有效提高输电线路动态增容结果准确性。