摘要
本发明提出的一种基于预测潮流下的配电网风险预警与控制方法,属于电力系统仿真领域。该方法包括:利用多源历史数据,分别构建配电网各10kV馈线用于线路电流预测的训练集和各10kV台区用于台区电流预测的训练集;利于预设的预测算法训练各训练集,得到对应算法下每个10kV馈线对应的线路电流预测模型及每个10kV台区对应的台区电流预测模型。从所有模型中选取拟合精度最高的预测模型;基于该预测模型得到预测时段的负荷预测结果,并计算输配协同下的配电网潮流分布,以实现预测时段的电网风险预警和控制。本发明采用融合多源数据的机器学习负荷预测方案,预测精度高,可有效预防配电网风险的发生。
技术关键词
负荷转供
配电网潮流
训练集
风险
配电网网络重构
电流
融合多源数据
电力系统仿真
梯度提升树
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随机森林
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