[发明专利]一种配电网可靠性分析方法

权利要求书

1.一种配电网可靠性分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

数据采集步骤：获取系统台账数据，以及各个台区和各个台区下所有用户节点的原始电气测量数据，至少包括：电压、电流及有功功率和无功功率；

数据清洗步骤：对数据采集步骤中所得到的数据进行修补；

构建数据库步骤：根据数据清洗步骤中得到的数据建立标准化数据库；

负荷预测步骤：根据构建数据库步骤建立的标准化数据库，利用长短期记忆法神经网络，对各个用户节点的负荷进行预测；

物理指标计算步骤:根据负荷预测步骤得到的时间负荷预测曲线，以及网架线路参数计算评价配电网可靠性的物理指标；

综合物理指标计算步骤:使用主成分分析法对物理指标计算步骤得到的物理指标，进行降维处理，得到综合物理指标；

数据模型指标计算步骤：根据构建数据库步骤建立的标准化数据库建立高维随机矩阵模型，基于高维随机矩阵理论分析工具得到数据模型指标；

加权平均步骤：对综合物理指标计算步骤中得到的综合物理指标与数据模型指标计算步骤所得的数据模型指标进行加权求和，得到用于评价配电网可靠性的综合评价指标。

2.根据权利要求1所述的一种配电网可靠性分析方法，其特征在于：负荷预测步骤包括：

配置步骤：对所述标准化数据库中的各个用户节点的负荷数据，以时间为尺度进行训练集、验证集与测试集配置；

网络构建步骤：初始化所述长短期记忆法神经网络，依据所述标准化数据库分配训练集、验证集与测试集，配置所述长短期记忆法神经网络的超参数，根据所述训练集训练所述长短期记忆法神经网络，并用验证集验证所述长短期记忆法神经网络；

网络测试步骤：、采用所述测试集测试所述长短期记忆法神经网络；

循环步骤：重复网络构建步骤和网络测试步骤，调整所述长短期记忆法神经网络的算法的优化器、迭代次数和步长，直至所述长短期记忆法神经网络匹配所述标准化数据库中的负荷数据；

生成时间负荷预测曲线步骤：依据所述长短期记忆法神经网络，得到配电网的时间负荷预测曲线。

3.根据权利要求1所述的一种配电网可靠性分析方法，其特征在于：物理指标计算步骤中的物理指标包括单元层指标和耦合层指标。

4.根据权利要求1所述的一种配电网可靠性分析方法，其特征在于：数据模型指标计算步骤包括以下步骤：

高维统计特征计算步骤：提取构建数据库步骤所建立的标准化数据库中的用户节点电压数据和电流数据进行建模，得到配电网运行的高维随机矩阵模型；

随机矩阵模型参数调整步骤：调整所述高维随机矩阵的圆环率算法参数；

出环概率计算步骤：根据所述高维随机矩阵模型，得到所述高维随机矩阵模型平均谱半径变化曲线，计算得到数据模型指标。

5.根据权利要求1所述的一种配电网可靠性分析方法，其特征在于：加权平均步骤中综合物理指标和数据模型指标的权重可调。