[发明专利]基于深度学习的配电台区用户三相不平衡预测优化方法有效
| 申请号： | 202111284996.X | 申请日： | 2021-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN113949079B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 汤奕;邵晨旭 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H02J3/26 | 分类号： | H02J3/26;H02J3/24 |
| 代理公司： | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人： | 梁语嫣 |
| 地址： | 210024 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开基于深度学习的配电台区用户三相不平衡预测优化方法，包括如下步骤：采集居民用户智能电表用电数据和接入相位情况，进行数据预处理；根据配电台区用户名单对居民用电数据进行用户用电行为分析，划分出K类用电相近用户；计算K类用户负荷的不平衡度，通过对同类用户的三相不平衡度计算得到配电台区整体的三相不平衡度；搭建深度学习循环神经网络模型对聚类分析后居民用户进行用电三相不平衡度预测；在多时间尺度下完成配电台区用电三相不平衡优化策略的规划。本发明通过自适应聚类算法对用户用电行为进行特征提取，得到最优聚类结果，并且对各类用户单独进行三相不平衡程度的计算，得到台区整体不平衡度，大大降低了计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 配电 用户 三相 不平衡 预测 优化 方法 | ||
【主权项】：
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