申请/专利权人：无锡市锡能技术开发有限公司

申请日：2024-03-22

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN118174456A

主分类号：H02J13/00

分类号：H02J13/00;H02J3/06;H02J3/00;G06F18/241;G06N3/08;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开

摘要：本发明公开了一种自感知监测智能化控制配电系统，具体涉及配电控制领域，包括信息采集模块和数据处理模块，获取并处理大量的实时数据并被用于训练神经网络模块中的预测模型，以识别正常和异常运行状态，数据分析模块根据神经网络模块生成的指令集和节点环境数据集，分析目标配电节点是否存在异常，并确定异常的类型和等级，电力资源重分配模块则根据数据分析模块的分析结果，查找配电策略模块中的相应策略，并据此重新配置配电网络；本发明能够实时监控和分析配电网络的运行状态，及时发现并处理异常情况，优化电力资源的分配，这不仅提高了配电网络的效率和可靠性，也减少了人为错误，而且提高了响应速度，确保了电力供应的稳定性和安全性。

主权项：1.一种自感知监测智能化控制配电系统，其特征在于，包括信息采集模块、数据处理模块、神经网络模块、数据分析模块、配电策略模块、电力资源重分配模块；信息采集模块用于采集目标区域内的配电网络的配电信息、配电网络的节点环境信息，得到配电信息集、节点环境信息集一同输送至数据处理模块；数据处理模块用于分别对配电信息集、节点环境信息集进行处理，得到配电数据集、节点环境数据集，将配电数据集输送至神经网络模块，将节点环境数据集输送至数据分析模块；神经网络模块利用配电数据集进行训练，构建辅助预测模型，具体构建步骤如下：神经网络模块接收到配电数据集，将配电数据集中的目标配电节点的各项配电参数实时监测数据、各项配电参数预设标准数据一同作为模型训练的输入数据，将目标配电节点的运行数据作为模型训练的输出数据，对不同状态下的目标配电节点构建辅助预测模型，并将其赋值为0或1对模型进行训练，其中0表示该状态下的目标配电节点的运行数据小于等于设定阈值，1表示该状态下的目标配电节点的运行数据大于设定阈值；将数据处理模块最近预设的时间规划窗口的配电数据集中的目标配电节点的各项配电参数实时监测数据、各项配电参数预设标准数据一同作为模型训练的输入数据，当目标状态下的模型的输出数据为0时，将数据处理模块最近预设的时间规划窗口的配电数据集中的目标配电节点的各项配电参数实时监测数据、各项配电参数预设标准数据作为模型的训练数据对模型进行二次训练同时生成指令一，当目标状态下的模型的输出数据为0时，将数据处理模块最近预设的时间规划窗口的配电数据集中的目标配电节点的各项配电参数实时监测数据、各项配电参数预设标准数据作为模型的训练数据对模型进行二次训练同时生成指令二，将所有生成的指令类型进行汇总，得到指令集并输送至数据分析模块；数据分析模块用于根据指令集和节点环境数据集分析目标配电节点是否存在异常，及存在异常时的异常类型和等级，然后分析结果输送至电力资源重分配模块；配电策略模块中预先存储有目标节点异常情形－配电调整策略表单；电力资源重分配模块用于根据分析结果查找配电策略模块中的目标节点异常情形－配电调整策略表单中的对应配电调整策略并进行目标区域内的配电网络的重新输配。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 无锡市锡能技术开发有限公司 一种自感知监测智能化控制配电系统

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