[发明专利]一种基于双向LSTM的配电网低电压原因定位方法有效

专利信息
申请号: 202110699521.0 申请日: 2021-06-23
公开(公告)号: CN113484669B 公开(公告)日: 2022-10-11
发明(设计)人: 李峰;石旭初;席文兵;张浩然;崔树春;徐晓敏 申请(专利权)人: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
主分类号: G01R31/08 分类号: G01R31/08
代理公司: 淮安市科文知识产权事务所 32223 代理人: 吴晶晶
地址: 223001 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 双向 lstm 配电网 电压 原因 定位 方法
【权利要求书】:

1.一种基于双向LSTM的配电网低电压原因定位方法,其特征在于,包括如下步骤:

S1:导入电网拓扑图,建立每个配变节点的运行状态矩阵;

S2:基于节点电压状态序列确定低电压节点,自动对低电压节点标注,并确定低电压起止时间;

S3:分别计算各独立工参指标和联合工参指标与低电压的相关系数,将相关系数高的指标作为低电压成因指标;

工参指标包括供电半径Rij,主干线径rij,支线线径r'ij,配变容量Cij,负载率Lij(t),功率因素Eij(t)和三相不平衡度UBij(t),其中前四个为静态工参,即独立工参指标,后三个为工作状态动态指标,即动态工参,即联合工参指标;

S4:将S3中确定的低电压成因指标样本分项成因进行确认;

S5:基于确认后的低电压成因指标样本,构建成因独热向量;

S6:根据电源至配变节点的工参指标和统计特征构建嵌入向量,所述统计特征代表线路电流是否过大,并与配变节点的运行状态向量拼接生成节点特征向量;

S7:以节点特征向量作为输入,独热向量为成因分类目标,构建基于双向LSTM低电压成因训练模型;

S8:加载待预测节点的运行状态矩阵,利用基于双向LSTM低电压成因训练模型对其低电压分类及低电压成因进行预测。

2.根据权利要求1所述的基于双向LSTM的配电网低电压原因定位方法,其特征在于,所述S2中确定低电压节点的条件为:

其中,U0为额定电压,Uij为第i条线路第j个配变节点的入口电压,t为当前时间,满足上述条件,将时段{t,t+T}的第i条线路第j个配变节点标识为低电压节点,其他时段该节点仍标识为正常节点。

3.根据权利要求1所述的基于双向LSTM的配电网低电压原因定位方法,其特征在于,所述S3中的工参指标包括供电半径Rij,主干线径rij,支线线径r'ij,配变容量Cij,负载率Lij(t),功率因素Eij(t)和三相不平衡度UBij(t),其中前四个为静态工参,后三个为工作状态动态指标,即动态工参,各工参指标如下:

其中,Pij为有功功率,Qij为无功功率,P0ij、P1ij、P2ij分别对应三相电上的有功功率。

4.根据权利要求3所述的基于双向LSTM的配电网低电压原因定位方法,其特征在于,所述S3中对所有的工参指标采用皮尔森系数绝对值确定所述工参指标是否与低电压相关,其中静态工参的皮尔森系数计算公式如下式:

动态工参的皮尔森系数计算公式如下式:

其中,Xij是第i条线路第j个配变节点的工参值,X0是工参均值,LU0为低电压均值,I、J分别为线路总数和配变总数。

5.根据权利要求4所述的基于双向LSTM的配电网低电压原因定位方法,其特征在于,所述相关系数即为静态工参的皮尔森系数和动态工参的皮尔森系数,所述相关系数高的条件为:Co≥0.6。

6.根据权利要求1所述的基于双向LSTM的配电网低电压原因定位方法,其特征在于,所述S5中构建成因独热向量具体为根据低电压成因独热向量,若相应的低电压成因正确,则将独热向量相应位置置为1,否则置为0,最终形成成因独热向量。

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