[发明专利]电力系统负荷预测的分布式无功优化方法及装置有效
| 申请号： | 201810805351.8 | 申请日： | 2018-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN110738344B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 巨云涛;任嬿儒;魏雨涵;刘双双;陈璨;吴林林;刘辉 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;华北电力科学研究院有限责任公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 100094 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种电力系统负荷预测的分布式无功优化方法及装置，其中，方法包括：将预测地的电力负荷信息、气象信息和节假日信息划分为多个输入神经元一个输出样本的测试集；建立初始LSTM网络，将训练集带入初始LSTM网络中进行前向计算和反向传播训练；通过训练好的LSTM网络输入预测日所需使用的神经元信息，以对每一个时间点进行负荷预测；分析分布式电源的无功补偿特性，并采集分布式电源的目标参数，以建立分布式电源无功模型；建立以网络损耗最小为目标函数的电网无功优化模型；根据无功平均利用率和瞬时通信拓扑矩阵进行分布式优化控制计算，以实现分布式无功优化。该方法可以获得快速准确的负荷预测。 | ||
| 搜索关键词： | 电力系统 负荷 预测 分布式 无功 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种电力系统负荷预测的分布式无功优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n将预测地的电力负荷信息、气象信息和节假日信息划分为多个输入神经元一个输出样本的测试集；/n建立初始LSTM网络，将所述训练集带入所述初始LSTM网络中进行前向计算和反向传播训练；/n通过训练好的LSTM网络输入预测日所需使用的神经元信息，以对每一个时间点进行负荷预测；/n分析分布式电源的无功补偿特性，并采集分布式电源的目标参数，以建立分布式电源无功模型；/n建立以网络损耗最小为目标函数的电网无功优化模型；以及/n根据无功平均利用率和瞬时通信拓扑矩阵进行分布式优化控制计算，以实现分布式无功优化。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
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
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