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申请/专利权人：国网山东省电力公司齐河县供电公司
摘要：本发明涉及一种基于配电网电压数据分析的电压合格率提升方法，属于配电网技术领域。本发明包括如下步骤：步骤一：基于多元线性回归的电压合格率影响因素研究；步骤二：以电压合格率为主要优化目标的配电网无功优化模型；步骤三：基于长短期记忆网络和KNN的电压故障检测。本发明利用因子分析法及主成分分析法对电压合格率的影响因素进行分析，并提出了相应的解决措施。提出了以电压合格率为主要优化目标的配电网无功优化模型，对多种人工智能优化算法进行研究，分析其优化轨迹特性，对多种人工智能算法的优缺点以及适用场合进行总结，并采用粒子群优化算法对配电网进行电压无功优化，明显改善了电压合格率偏低的问题；可广泛运用于配电网场合。
主权项：1.一种基于配电网电压数据分析的电压合格率提升方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：基于多元线性回归的电压合格率影响因素研究，包括如下小步：第一步：分析影响电压合格率的因素，对综合电压合格率及A、B、C、D四类监测点电压合格率进行分析；第二步：根据基于多元线性回归的电压合格率影响因素研究模型，利用因子分析法及主成分分析法对电压合格率的影响因素进行分析；第三步：然后对四类监测点进行电压合格率越上限和越下限原因分析，利用主成分分析法找出影响电压合格率的主要原因及二级原因；步骤二：以电压合格率为主要优化目标的配电网无功优化模型：包括如下小步：第一步：提出以电压合格率为主要优化目标的配电网无功优化模型，利用量子遗传算法、量子群搜索算法和粒子群算法三种人工智能优化算法进行研究；第二步：分析其优化轨迹特性，对三种人工智能算法的优缺点以及适用场合进行总结，并采用粒子群算法对配电网进行电压无功优化；步骤三：基于长短期记忆网络和KNN的电压故障检测：包括如下小步：第一步：根据基于长短期记忆网络和KNN的电压故障预测模型，使用长短期记忆网络提取电压波动数据的特征，捕获电压的历史信息，对电压序列数据进行学习，挖掘出内部隐含的信息；第二步：将BLSTM网络提取到的特征向量输入到KNN分类器进行故障分类。
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