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一种模型-数据混合驱动的电网预想故障评估方法和系统

摘要

本发明公开了一种模型‑数据混合驱动的电网预想故障评估方法和系统,属于电力系统安全性领域。包括:获取电网结构参数和历史负荷数据样本;对于每个历史负荷数据样本,根据电网结构参数建立CSCOPF模型,通过故障筛选算法求解CSCOPF模型得到有效预想故障集;以历史负荷数据作为特征,预想故障的有效状态作为标签,建立多标签分类kNN算法的训练集;采用多标签分类kNN算法,对实时负荷数据样本的预想故障有效状态进行在线评估。本发明通过故障筛选算法求解CSCOPF问题生成与节点负荷量对应的有效预想故障集,采用多标签分类kNN算法发掘负荷数据和预想故障之间的联系,根据实时负荷直接评估预想故障的有效情况,高准确率的同时大大加快了求解速度。

著录项

  • 公开/公告号CN113452025A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202110682815.2

  • 申请日2021-06-18

  • 分类号H02J3/06(20060101);G06F30/27(20200101);G06K9/62(20060101);G06Q10/00(20120101);G06Q50/06(20120101);G06F111/10(20200101);G06F113/04(20200101);

  • 代理机构42201 华中科技大学专利中心;

  • 代理人祝丹晴

  • 地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

  • 入库时间 2023-06-19 12:43:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-18

    授权

    发明专利权授予

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