摘要
本发明提供一种极端天气下的城市配电网故障预测和重构方法及系统,涉及配电网故障预测和重构领域。本发明中,采用了一种数据驱动的配电网建模方式,即引入数值天气预报模型,采集大量历史极端气象事件数据并生成预测因子,形成完善数据集,采用统计变换和回归合成少数过采样技术平衡数据集,处理目标变量的极值分布,识别导致停电事件的关键多气象因子,从而精准预测极端天气对配电网的影响,解决了常规配电网故障模型的经验依赖问题。在灾后配电网恢复阶段,通过调度分布式能源,并基于混合整数非线性编程模型,以最小化配电网重构成本为目的,对分布式能源进行调度,满足配电系统在停电期间的持续供电能力,实现对配电网重构。
技术关键词
配电网重构
气象
城市配电网
因子
重构方法
过采样技术
天气
节点
样本
有功功率
网络拓扑数据
线路
分布式能源供应
配电网故障
重构模型
梯度提升决策树
分布式发电机
土壤湿度信息
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光伏发电功率
EEMD算法
分段预测方法
特征点
双向长短期记忆
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