[发明专利]一种基于神经网络的远景220kV电网组网方法及其系统

权利要求书

1.一种基于神经网络的远景220kV电网组网方法，其特征在于，包括：

将规划变电站500kV母线的短路电流、规划变电站主变压器阻抗、220kV片区的发电厂额定有功功率、220kV片区的发电厂接入电网的电压等级和所述规划变电站并列运行的主变压器台数分别输入至预设BP神经网络模型；

所述预设BP神经网络模型根据所述500kV母线的短路电流、所述主变压器阻抗、所述220kV片区的发电厂额定有功功率、所述220kV片区的发电厂接入电网的电压等级和所述主变压器台数进行组网，并输出与组网方式对应的短路电流值；

在所述短路电流值小于或等于最大预设短路电流时，将所述短路电流值对应的组网方式更新至可行组网方式库。

2.根据权利要求1所述的远景220kV电网组网方法，其特征在于，还包括：

保持规划变电站500kV母线的短路电流、规划变电站主变压器阻抗、220kV片区的发电厂额定有功功率和220kV片区的发电厂接入电网的电压等级不变，分别输入至预设BP神经网络模型；

将所述规划变电站并列运行的主变压器台数从1至预设的最大台数依次输入至所述预设BP神经网络模型；

所述预设BP神经网络模型根据所述500kV母线的短路电流、所述主变压器阻抗、所述220kV片区的发电厂额定有功功率、所述220kV片区的发电厂接入电网的电压等级和所述主变压器台数进行组网，并输出与每种所述组网方式对应的短路电流值；

在所述短路电流值小于或等于最大预设短路电流时，将所述短路电流值对应的组网方式更新至可行组网方式库。

3.根据权利要求1所述的远景220kV电网组网方法，其特征在于，所述预设BP神经网络模型的构建方式包括：

获取不同网络接线以及不同变电站时的多组变电站历史数据，以获得训练样本数据；每组所述变电站历史数据包括规划变电站500kV母线的短路电流、规划变电站主变压器阻抗、220kV片区的发电厂额定有功功率、220kV片区的发电厂接入电网的电压等级和所述规划变电站并列运行的主变压器台数；

采用布谷鸟算法对BP神经网络参数进行处理，利用历史数据进行网络训练，以获得参数优化的BP神经网络模型的网络参数；

使用参数优化后的所述BP神经网络模型对多组变电站测试数据进行测试，得到测试结果；每组所述变电站测试数据包括规划变电站500kV母线的短路电流、规划变电站主变压器阻抗、220kV片区的发电厂额定有功功率、220kV片区的发电厂接入电网的电压等级和所述规划变电站并列运行的主变压器台数；

根据所述测试结果验证参数优化后的所述BP神经网络模型，以获得所述预设BP神经网络模型。