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龙图腾网恭喜国网河南省电力公司电力科学研究院;西南交通大学;国家电网有限公司申请的专利一种基于PCA模型的配电网大风灾害预警方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114564889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210190752.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于PCA模型的配电网大风灾害预警方法是由刘善峰;李哲;卢明;姚德贵;冯光;郭裕钧;梁允;闫向龙;杨晨光;黄桂灶;郭志民;张小斐;袁少光;王超;田杨阳;毛万登;王津宇设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PCA模型的配电网大风灾害预警方法在说明书摘要公布了：本发明属于电网防灾技术领域，具体涉及一种基于PCA模型的配电网大风灾害预警方法，包括以下步骤：根据历史故障样本库，获取故障发生时的本体参数、精细化气象参数和运行状态参数，形成训练样本集；采用多元回归方法，对训练样本集的停电时长进行拟合，建立基于多元回归的停电时长预测模型；采用PCA模型，得到多元回归训练过程中相关多元参数的主成分，并提取主成分参数，建立基于PCA的配电网大风灾害停电时长预测模型；将配网大风灾害停电时长进行SVM分类；基于训练得到的预测模型和SVM分类，预警配电网大风灾害。本发明预警方法实现基于统计方法的大风灾害预警，适用于各种情况复杂的配电网的防灾减灾。

本发明授权一种基于PCA模型的配电网大风灾害预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PCA模型的配电网大风灾害预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取配电网大风故障灾害下的本体参数、精细化气象参数、运行状态参数，建立配电网历史大风故障样本库；步骤2：匹配故障发生时的本体参数、精细化气象参数和运行状态参数，形成训练样本集；步骤3：采用多元回归方法，对步骤2训练样本集的停电时长进行拟合，建立基于多元回归的停电时长预测模型；步骤4：基于步骤3，采用PCA模型，得到多元回归训练过程中相关多元参数的主成分，并提取主成分参数，建立基于PCA的配电网大风灾害停电时长预测模型；步骤5：基于步骤3，并结合SVM算法，根据停电时长，将配网大风灾害停电时长进行SVM分类，根据分类结果，实现基于不同停电时长的大风灾害等级划分；步骤6：在预测阶段，基于步骤4中训练得到的预测模型和步骤5的大风灾害等级划分，最终实现配电网大风灾害的预警；步骤4中所述的基于PCA的配电网大风灾害停电时长预测模型建立步骤为：4.1根据步骤3中的训练得到的权重a1,a2,...aj...,aM,b，代入PCA模型，得到： 其中，为的转置矩阵，B为PCA主成分模型转换矩阵，得到： 其中N＜M，为第j个主成分参数的权重，为训练得到的常数；4.2建立基于PCA的配电网大风灾害停电时长预测模型： yi'为预测的停电时长。

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