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申请/专利权人：华北电力科学研究院有限责任公司;国家电网有限公司

摘要：本发明属于谐波电流预测技术领域，具体涉及一种配电网负荷谐波电流预测方法、系统、介质及电子设备，包括：获取配电网负荷的电流时序波形数据；根据所获取的时序波形数据提取配电网负荷每个周波下的各次谐波电流；采用最大信息系数在所提取的谐波电流中选取最优特征变量数据集；基于双向长短期记忆神经网络和所选取的最优特征变量数据集，完成配电网负荷不同次数谐波电流的预测。

主权项：1.一种配电网负荷谐波电流预测方法，其特征在于，包括：获取配电网负荷的电流时序波形数据；根据所获取的时序波形数据提取配电网负荷每个周波下的各次谐波电流；采用最大信息系数在所提取的谐波电流中选取最优特征变量数据集；基于双向长短期记忆神经网络和所选取的最优特征变量数据集，完成配电网负荷不同次数谐波电流的预测；在提取配电网负荷每个周波下的各次谐波电流之后，将所提取的m、n次谐波电流的幅值分别记为变量Im和变量In，将这两个变量划分为x和y个区间，即将谐波电流划分为的Q网格，即得变量Im和变量In在网格Q中的互信息为：；其中，MIm,In|Q为谐波电流在网格Q中的互信息值，pdfIm,In为变量Im和变量In的联合概率密度函数，pdfIm和pdfIn分别为变量Im和变量In的边缘概率密度函数；对网格Q按照不同离散化方案的划分，得到不同的互信息值，基所得到的互信息值中的最大互信息值，分别求取不同离散化方案下的最大互信息值，对所得到的不同离散化方案下的最大互信息值进行归一化处理，得到最大信息系数，即；采用最大信息系数在所提取的谐波电流中选取最优特征变量数据集的具体步骤为：1）计算所有预测输出变量output={hm，m=1，2，…，M}与输入变量input={gn，n=1，2，…，N}之间的MIC值，得到最大信息系数的全矩阵，即；2）计算输出变量与输入特征数量之间的组合结构矩阵C=nchoosekj,k，，j=1,2,…,M，其中L为矩阵的行数；3）计算输出变量与所有输入变量之间的最大信息系数之和，即相关系数之和RCF，；4）计算不同输入变量之间的最大信息系数之和，即冗余系数之和RFF，，其中B=nchoosekCj1,:,2;5）计算当前组合结构矩阵下的最优特征选择系数向量Mt，；6）在向量矩阵Mt中找到对应输出变量的最优特征子集，。

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百度查询： 华北电力科学研究院有限责任公司 国家电网有限公司 配电网负荷谐波电流预测方法、系统、介质及电子设备