-
公开(公告)号:CN109871998B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN201910136589.0
申请日:2019-02-22
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及一种基于专家样本库的配电网线损率预测方法及装置。利用粒子群(particle swam optimization,PSO)算法搜索包含尽可能多电力运行状态的数据记录,构建专家样本库,然后选择输入变量,基于专家样本库和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)方法建立线损率预测模型,以此改善模型的预测精度。
-
公开(公告)号:CN109359847A
公开(公告)日:2019-02-19
申请号:CN201811170303.2
申请日:2018-10-08
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种配电网线损影响因素的定量分析方法。选择影响配电网线损的因素作为待分析参数,从配电网数据库中采集多条配电线路的有关参数值,构成样本矩阵,并利用偏最小二乘方法得到权重向量和得分向量,从而计算各参数的重要性指标,以此实现各参数对配电网线损影响的定量表征,为线损预测模型的自变量选取提供依据。
-
公开(公告)号:CN109871998A
公开(公告)日:2019-06-11
申请号:CN201910136589.0
申请日:2019-02-22
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于专家样本库的配电网线损率预测方法及装置。利用粒子群(particle swam optimization,PSO)算法搜索包含尽可能多电力运行状态的数据记录,构建专家样本库,然后选择输入变量,基于专家样本库和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)方法建立线损率预测模型,以此改善模型的预测精度。
-
-