[发明专利]基于机器学习的含IIDG配电网短路电流预测方法有效
| 申请号： | 202010089399.0 | 申请日： | 2020-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN111262238B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 王慧芳;郑翔;姜宽;何奔腾 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;H02H1/00;G06F30/27;G06F113/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 忻明年 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： |
本发明提出了一种基于机器学习的含IIDG配电网短路电流预测方法。目前含逆变器型分布式电源(IIDG)的配电网短路电流计算主要采用物理建模方法，在IIDG高渗透情况下难以满足应用要求。本发明通过分析与短路电流相关的含IIDG配电网特征，提出反映短路电流的样本特征组合方式，将IIDG未接入时的配电网短路电流 |
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| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 iidg 配电网 短路 电流 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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