申请/专利权人:广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日:2021-05-25
公开(公告)日:2021-08-31
公开(公告)号:CN113327024A
主分类号:G06Q10/06(20120101)
分类号:G06Q10/06(20120101);G06Q50/06(20120101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)
优先权:
专利状态码:失效-发明专利申请公布后的驳回
法律状态:2023.10.31#发明专利申请公布后的驳回;2021.09.17#实质审查的生效;2021.08.31#公开
摘要:本发明公开了一种配电网薄弱环节辨识方法、系统及存储介质,其中所述方法包括:获取影响配电变压器风险状态的若干个相关因素,并从所述若干个相关因素中选取出主要评价指标集;对所述主要评价指标集中的每一类评价指标所关联的所有数据进行空缺填补与归一化处理,得到输入训练集;对搭建好的LVQ神经网络进行初始化,再将所述输入训练集导入所述LVQ神经网络进行训练分析,预测配电变压器的风险等级。在本发明实施例中,通过LVQ神经网络可实现对配电网各类评价指标的深度衡量与风险归类,从而为配电网生成决策提供有价值的理论依据。
主权项:1.一种配电网薄弱环节辨识方法,其特征在于,所述方法包括:获取影响配电变压器风险状态的若干个相关因素,并从所述若干个相关因素中选取出主要评价指标集;对所述主要评价指标集中的每一类评价指标所关联的所有数据进行空缺填补与归一化处理,得到输入训练集;对搭建好的LVQ神经网络进行初始化,再将所述输入训练集导入所述LVQ神经网络进行训练分析,预测配电变压器的风险等级。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种配电网薄弱环节辨识方法、系统及存储介质
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