[发明专利]一种分布式低碳能源站健康状态预警预测方法在审
申请号: | 202211493072.5 | 申请日: | 2022-11-25 |
公开(公告)号: | CN115713162A | 公开(公告)日: | 2023-02-24 |
发明(设计)人: | 张菲菲;王月强;黄冬;徐灏逸;陆忠心;张金荣;王璐;顾治君;鲁涛;赵睿智;姜飞;罗涌恒;易子木 | 申请(专利权)人: | 国网上海市电力公司;长沙理工大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/241;G06F18/2431;G06F18/15;G06F18/214;G06N3/0499;G06N3/086;G06N3/0985 |
代理公司: | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人: | 包姝晴;朱成之 |
地址: | 200122 上*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 分布式 能源 健康 状态 预警 预测 方法 | ||
1.一种分布式低碳能源站的健康状态预警预测方法,其特征在于,包含以下步骤:
步骤S1:分析分布式低碳能源站状态信息,采集分布式低碳能源站状态量数据;
步骤S2:运用孤立森林算法对采集的状态量进行检测,筛选出异常的状态量数据;
步骤S3:运用随机森林算法对异常的状态量数据进行修正;
步骤S4:计算状态变化量,并结合现行状态量,确定分布式低碳能源站的运行状态分类方法;
步骤S5:采集分布式低碳能源站的状态变化量、状态量以及运行状态,对广义回归神经网络PSO-GRNN模型进行训练;
步骤S6:根据分布式低碳能源站新生成的状态变化量和状态量,不断修正广义回归神经网络PSO-GRNN模型。
2.如权利要求1所述的分布式低碳能源站的健康状态预警预测方法,其特征在于,步骤S1中所述分布式低碳能源站的状态量包括电网电压、电网频率、气网气压和热网温度。
3.如权利要求2所述的分布式低碳能源站的健康状态预警预测方法,其特征在于,步骤S2包含构建孤立森林,对全部状态量数据进行找寻树,求得最终的孤立森林深度、状态量数据的平均深度,再对树的深度进行标准化处理,检索测试数据,计算步骤有:
公式1中,a表示状态量的数量;c(a)表示二叉树将搜索完成后的平均路径;ξ表示欧拉常数;
公式2和3中,x表示待检测的状态量的数据值;h(x)表示状态量x在每棵上平均深度;E(h(x))表示对某一特定值的路径长度期望;s(x,a)表示状态量x的异常指数;s(x,a)趋于1则状态量x为异常数据,s(x,a)趋于0则状态量x为正常数据,s(x,a)趋于0.5则状态量x为无明显异常数据。
4.如权利要求3所述的分布式低碳能源站的健康状态预警预测方法,其特征在于,步骤S3具体包含:
(1)将异常状态量作为决策属性,将其他无异常状态量作为特性属性;
(2)从全体状态量样本中运用Bagging方法进行抽取样本,每次取出M个数据作为子数据集,将其作为训练集;
(3)进行K次抽取并训练,可获得K个模型;
(4)K个模型分别对异常状态量进行预测,得到K个预测值,进而对K个预测值取绝对平均值,即可得到异常状态量的修正数据。
5.如权利要求4所述的分布式低碳能源站的健康状态预警预测方法,其特征在于,步骤S4中对所述状态变化量进行标准化处理的公式为:
式中,d表示状态变化量,Uk表示k时刻的状态量的数值,Uk+1表示k+1时刻的状态量的数值,U0表示状态量的额定值。
6.如权利要求5所述的分布式低碳能源站的健康状态预警预测方法,其特征在于,步骤S4中分布式低碳能源站的运行状态分类方法为:
现行状态量Uk+1和状态变化量d都均为正常值,则能源站将保持正常状态运行;现行状态量Uk+1为正常值、状态变化量d为异常值,则能源站将进入临界状态运行;现行状态量Uk+1和状态变化量d都均为异常值,则能源站将进入紧急状态运行。
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