申请/专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局

申请日：2024-01-02

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117856241A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06F18/213;G06F18/25;G06F18/24;G06N3/044;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种渔业电网概率潮流预测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取渔业电网在预设时间段内的历史监测数据，根据多种时间粒度对历史监测数据进行对齐得到时序历史监测数据；将时序历史监测数据分为训练集和测试集，构建融合注意力机制和深度可分离因果卷积的概率潮流预测模型，分别利用训练集、测试集对概率潮流预测模型进行训练和测试，得到训练好的概率潮流预测模型；利用训练好的概率潮流预测模型和渔业电网的实时监测数据进行渔业电网概率潮流预测，得到渔业电网的概率潮流预测结果。本发明能有效提高概率潮流的计算效率，得到渔业电网的高精度概率潮流预测结果，有助于实现渔业电网规划和运行。

主权项：1.一种渔业电网概率潮流预测方法，其特征在于，包括：获取渔业电网在预设时间段内的历史监测数据，根据多种时间粒度对所述历史监测数据进行对齐得到时序历史监测数据，所述时间粒度至少包括年、月、日、时和分，所述历史监测数据至少包括光伏机组的历史发电数据、渔业当地的历史气候数据和渔业机械的历史电力负荷数据；将所述时序历史监测数据分为训练集和测试集，构建融合注意力机制和深度可分离因果卷积的概率潮流预测模型，分别利用所述训练集、所述测试集对所述概率潮流预测模型进行训练和测试，得到训练好的所述概率潮流预测模型；所述概率潮流预测模型包括依次连接的数据输入模块、深度可分离因果卷积模块、序列注意力模块、通道注意力模块和全连接模块；利用训练好的所述概率潮流预测模型和渔业电网的实时监测数据进行渔业电网概率潮流预测，得到所述渔业电网的概率潮流预测结果；所述实时监测数据包括光伏机组的实时发电数据、渔业当地的天气预报数据和渔业机械的实时电力负荷数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东电网有限责任公司广州供电局 一种渔业电网概率潮流预测方法、装置、设备及存储介质

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