一种基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法技术

本发明专利技术涉及重过载预测领域，公开了一种基于乔‑威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，该方法包括：获取配网重过载母线处的三相电压波形数据，并求取数据的乔‑威廉分布时频谱；利用乔‑威廉分布二维时频矩阵降维方法对各相电压的乔‑威廉分布时频谱进行图像降维处理，在频率和时间维度进行分块求和，并合并为三相电压分块时频谱；对分块时频谱进行归一化，并分为训练集和测试集；将卷积网络的卷积核改造为矩形尺度；标记训练集，进行卷积网络训练；采用训练完成的卷积网络对测试样本进行预测。本发明专利技术针对配网重过载预测问题，使用基于乔‑威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，能准确预测配网运行的重过载状态，提高电网可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及重过载预测领域，尤其涉及一种基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法。

技术介绍

1、随着电力需求的不断增长和能源结构的不断演变，配电网在现代电力系统中扮演着至关重要的角色。然而，由于电力负荷的动态性和不确定性，配电网时常会重过载运行，长时间的重过载运行不仅会导致设备的过早磨损和故障，还可能引发系统的紧急停电，对用户和生产活动造成不可估量的影响。在此背景之下，需要有效地预测配电网的重过载情况，为电力企业提供可靠有效的数据支撑和决策支持，从而最大程度地降低重过载风险，确保电力系统的稳定和可靠运行。

2、因此，上述技术问题亟待本领域技术人员解决。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本申请提供了一种基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，通过乔-威廉分布和卷积网络算法，对配电网的重过载运行状态进行预测，确保电力系统的稳定和可靠运行。

2、为实现上述目的，专利技术人提供了一种基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，该方法包括以下步骤：>

3、步骤s1本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，其特征在于，所述步骤S1的三相电压波形数据的获取范围为5个工频周波，采样后先进行20倍降采样处理，接着再求取三相电压波形数据的乔-威廉分布。

3.根据权利要求1所述的基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，其特征在于，所述步骤S1的求取三相电压波形数据的乔-威廉分布，具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，其特征在于，所述步骤S2的二...

【技术特征摘要】

1.一种基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，其特征在于，所述步骤s1的三相电压波形数据的获取范围为5个工频周波，采样后先进行20倍降采样处理，接着再求取三相电压波形数据的乔-威廉分布。

3.根据权利要求1所述的基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，其特征在于，所述步骤s1的求取三相电压波形数据的乔-威廉分布，具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于乔-威廉分布和卷积网络的配网重过载预测方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤振立，翁晓锋，何敏，刘芳，张国恩，陈瑞云，罗清长，林新，金涛，陈寅，
申请(专利权)人：福建省亿力信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：