【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能电网领域，具体而言，涉及一种基于神经网络的运行状态评估方法及装置、电子设备。
技术介绍
1、随着光伏发电技术的快速发展和应用，分布式光伏并网发电已经成为一种重要的发电方式，分布式光伏并网系统具有多个光伏发电单元分布在不同位置，并通过并网方式运行，具有灵活性高、可靠性强、环保等优点。然而，分布式光伏并网系统的运行特性受到多种因素的影响，如天气变化、光伏组件质量、系统配置等，因此需要对其运行特性进行评估研究。分布式光伏并网后，向配电系统注入电能会改变其潮流分布，导致线路负荷节点电压升高，造成电压偏差。由于分布式光伏还会受外部环境和调度需求的影响，其功率输出不稳定，可能导致节点电压波动、电压瞬时下降、电压闪变、谐波畸变和三相不平衡等问题。分布式光伏并网系统的运行特性评估研究可以帮助优化系统设计、提高系统效率、降低系统成本，从而促进分布式光伏并网技术的发展和应用。
2、相关技术中，对于基于神经网络的运行状态评估常常采用数学方法，数学方法包括模糊评价法、逼近理想解排序法、灰色关联分析法以及秩和比法等，其中，模糊状态评...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的运行状态评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，将所述状态指标向量和所述权重向量输入至神经网络模型，输出所述分布式光伏并网系统的风险等级的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，在基于预设的并网安全运行指标体系从分布式光伏并网系统采集状态指标数据集合之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，在基于预设的并网安全运行指标体系从分布式光伏并网系统采集状态指标数据集合之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，对所...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的运行状态评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，将所述状态指标向量和所述权重向量输入至神经网络模型，输出所述分布式光伏并网系统的风险等级的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，在基于预设的并网安全运行指标体系从分布式光伏并网系统采集状态指标数据集合之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，在基于预设的并网安全运行指标体系从分布式光伏并网系统采集状态指标数据集合之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，对所述状态指标数据集合中的状态指标数据进行预处理的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述神经网络模型是预先训练得到的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王钊，曾爽，张宝群，董毅，丁屹峰，康琦，王立永，赵永良，王雅群，王超，赵宇彤，马麟，刘畅，张恒，梁安琪，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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