【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电网系统，尤其涉及一种应用于配电网的状态确定模型的训练方法。
技术介绍
1、随着越来越多的分布式能源设备接入配电网，需要根据配电网未来的状态数据和预先设定的约束参数，确定配电网未来的调节能力，以便根据该未来的调节能力，调度分布式能源设备供电或用电，进而保障电网系统的电力平衡，因此，需要确定配电网未来的状态数据。其中，状态数据为配电网的潮流分布的情况和接入配电网中的分布式能源设备的运行状态。
2、相关技术中，可以将配电网在历史时刻的状态数据，作为配电网在未来时刻的状态数据。
3、但是，上述方法中未考虑时间因素对配电网的状态数据的影响，因此，上述方法确定出的配电网未来的状态数据准确率低，进而造成根据配电网未来的状态数据和预先设定的约束参数，确定出的配电网未来的调节能力准确率低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种应用于配电网的状态确定模型的训练方法，用以达到确定出的配电网未来的状态信息准确率高、以及配电网未来的调节能力准确率高的效果。
2、第一...
【技术保护点】
1.一种应用于配电网的状态确定模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待训练的状态信息、预设的约束参数、以及预设的时间间隔，输入至初始状态确定模型中，得到第二时间段的预测状态和所述预测状态对应的概率值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述预测状态和所述预测状态对应的概率值，对所述初始状态确定模型进行训练，得到训练完成的状态确定模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各所述决策对应的第二时间段的预测状态和概率值、以及所述预设的约束参数，确定所述第二时...
【技术特征摘要】
1.一种应用于配电网的状态确定模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待训练的状态信息、预设的约束参数、以及预设的时间间隔，输入至初始状态确定模型中，得到第二时间段的预测状态和所述预测状态对应的概率值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述预测状态和所述预测状态对应的概率值，对所述初始状态确定模型进行训练，得到训练完成的状态确定模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各所述决策对应的第二时间段的预测状态和概率值、以及所述预设的约束参数，确定所述第二时间段的可行域面积之和，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第二时间段的可行域面积之和，对所述初始状态确定模型进行训练，得到训练完成的状态确定模型，包括：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述预设的约束参数包括配电网中的能源设备的运行特性约束参数、所述配电网的安全运行耦合约束参数、以及所述配电网的网络重构约束参数中的至少一项；
7.一种配电网的调节能力的确定方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述目标时间段的状...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱泽坚，吴龙腾，朱卓文，陈凤超，余丽丽，黄达区，邵伟涛，陈钜兴，李祺威，刘树鑫，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司东莞供电局，
类型：发明
国别省市：
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