摘要
本申请公开了一种基于人工智能的变电站选址方法及系统,其中方法包括:对目标区域进行栅格化处理,得到若干数量的栅格单元,并基于目标区域的扩张规划数据计算每一栅格单元的负荷密度特征值;将各个栅格单元的气象预报数据和负荷密度特征值输入负荷预测模型中,得到负荷预测数据集;对负荷预测数据集进行聚类,得到若干数量的聚类区域,并计算每一聚类区域的负荷密度;基于聚类区域和负荷密度构建目标区域的Voronoi图,基于Voronoi图得到初始候选点;构建变电站选址的多目标优化模型,将初始候选点输入多目标优化模型中进行求解,得到目标区域的变电站选址。本申请的变电站选址方法,提高了变电站的供电可靠性。
技术关键词
变电站选址方法
负荷预测模型
气象预报数据
聚类
特征值
栅格
密度
历史负荷数据
遗传算法
轮廓系数
历史气象数据
规划
选址系统
偏差
种子
电网结构
样本