[发明专利]配电网降损方法、装置、存储介质及计算设备在审
| 申请号: | 202010860506.5 | 申请日: | 2020-08-24 |
| 公开(公告)号: | CN111950928A | 公开(公告)日: | 2020-11-17 |
| 发明(设计)人: | 皇甫成;李博彤;陈建华;梁吉;汪鸿;陈广宇;徐凌燕;高小刚;邱婷;赵丹阳;陈亮;张宇 | 申请(专利权)人: | 国网冀北电力有限公司;北京博望华科科技有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 北京智乾知识产权代理事务所(普通合伙) 11552 | 代理人: | 邓大为 |
| 地址: | 100053 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 配电网 方法 装置 存储 介质 计算 设备 | ||
1.一种配电网降损方法,其特征在于,包括:
获取配电网当前运行数据,基于预设周期从所述配电网当前运行数据中提取线损影响因素,构建高维随机矩阵;
针对所述高维随机矩阵进行特征提取,得到用于表征配电网运行状态的高维随机矩阵特征;
将所述高维随机矩阵特征输入预先训练好的降损分析模型,并接收所述降损分析模型输出的降损策略;
基于所述降损策略对配电网运行状态进行调整,以实现降损。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述降损分析模型通过如下步骤进行训练:
获取配电网历史运行数据,基于预设周期从所述配电网历史运行数据中提取线损影响因素,构建历史高维随机矩阵;
针对所述历史高维随机矩阵进行特征提取,得到用于表征配电网历史运行状态的历史高维随机矩阵特征;
获取预先设置的与配电网历史运行状态对应的多个历史降损策略,并对所述历史降损策略进行编码;
搭建降损分析模型,采用所述历史高维随机矩阵特征和所述历史降损策略对所述降损分析模型进行训练,直至所述降损分析模型的交叉熵损失小于预设值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于预设周期从所述配电网历史运行数据中提取线损影响因素,构建历史高维随机矩阵包括:
获取预设的采样周期以及预设的采样次数T;
获取预设的影响配电网线路损耗的N个线损影响因素;
在每一个采样周期内,从所述配电网历史运行数据中提取对应的N个线损影响因素,构建得到N×T历史高维随机矩阵。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,获取预先设置的与配电网历史运行状态对应的多个历史降损策略,并对所述历史降损策略进行编码包括:
获取预先设置的与配电网历史运行状态对应的多个历史降损策略,确定所述历史降损策略的个数;
根据所述历史降损策略的个数确定对应的二进制位数;
采用二进制编码方式对所述历史降损策略的个数进行逐个编码,以使所述历史降损策略对应的编码适于作为所述降损分析模型的输入。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,搭建降损分析模型,采用所述历史高维随机矩阵特征和所述历史降损策略对所述降损分析模型进行训练,直至所述降损分析模型的交叉熵损失小于预设值包括:
基于BI-LSTM搭建降损分析模型;
将历史高维随机矩阵特征作为降损分析模型的输入,获取降损分析模型输出的预测降损策略;
分别获取所述历史降损策略和所述预测降损策略的概率分布,并计算所述历史降损策略的概率分布和所述预测降损策略的概率分布之间的交叉熵;
持续向所述降损分析模型输入历史高维随机矩阵特征进行训练,直至所述历史降损策略的概率分布和所述预测降损策略的概率分布之间的交叉熵损失小于预设值。
6.一种用于配电网降损的降损分析模型训练方法,其特征在于,包括:
获取配电网历史运行数据,基于预设周期从所述配电网历史运行数据中提取线损影响因素,构建历史高维随机矩阵;
针对所述历史高维随机矩阵进行特征提取,得到用于表征配电网历史运行状态的历史高维随机矩阵特征;
获取预先设置的与配电网历史运行状态对应的多个历史降损策略,并对所述历史降损策略进行编码;
搭建降损分析模型,采用所述历史高维随机矩阵特征和所述历史降损策略对所述降损分析模型进行训练,直至所述降损分析模型的交叉熵损失小于预设值,其中,所述降损分析模型用于接收从配电网当前运行数据中提取的高维随机矩阵特征,并输出对应的降损策略,以便基于所述降损策略对配电网运行状态进行调整,实现降损。
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G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
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G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理





