基于机器学习的低压停电范围分析方法及系统

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基于机器学习的低压停电范围分析方法及系统
申请号:CN202510994531
申请日期:2025-07-18
公开号:CN120749720A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明涉及供电系统技术领域,具体公开基于机器学习的低压停电范围分析方法及系统,该方法包括:采集低压供电区域的设备运行参数、计算设备状态异常指数与停电异常指数,并进行动态调节与电力预警,生成低压供电区域的调节方案,通过四次监测周期的动态调节,实现风险分级管控,将停电异常指数与多维度特征输入机器学习模型,通过故障传播路径识别与电网拓扑映射,划定停电地理范围并量化影响指标,基于应急等级自动生成包含故障定位、物资调度以及路径规划的指挥策略,显著提升低压配电网风险防控时效性与抢修资源调度精准度。
技术关键词
电力运行参数 指数 周期 策略 分析方法 接地网接地阻抗 绝缘电阻劣化 机器学习模型 故障传播路径 配电自动化数据 特征关联分析 逆变器 负荷 设备运行参数 设备运行状态 低压配电网 分析模块
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