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申请/专利权人：浙江优能电力设计有限公司

摘要：本发明提供基于大数据的配电网负荷预测及电量平衡优化方法及系统，涉及电力技术领域，包括获取影响配电网负荷的各类数据，构建配电网的负荷预测模型，利用训练好的负荷预测模型，获得配电网未来一段时间内各个节点的负荷预测曲线；以最小化网损和电压偏差为优化目标，以节点电压合格和线路功率不超载为约束条件，建立配电网优化调度模型，建立多时间尺度协调优化模型；针对所建立的配电网优化调度模型和多时间尺度协调优化模型，设计两阶段求解策略；将两个阶段的优化结果整合形成配电网的智能调度方案。

主权项：1.基于大数据的配电网负荷预测及电量平衡优化方法，其特征在于，包括：获取影响配电网负荷的各类数据，包括历史负荷数据、天气数据、经济数据和节假日数据；基于统计分析方法对各类数据进行相关性分析，筛选出与负荷相关的特征量；构建配电网的负荷预测模型，所述负荷预测模型为结合卷积神经网络和长短期记忆网络的改进型深度学习模型，负荷预测模型的输入为与负荷相关的特征量，负荷预测模型的输出为未来一段时间内的负荷预测值；负荷预测模型通过自适应学习率和早停策略进行训练，并使用交叉验证方法优化负荷预测模型超参数；利用训练好的负荷预测模型，获得配电网未来一段时间内各个节点的负荷预测曲线，所述节点包括变电站母线、配电线路分支节点、重要用户的受电点；以负荷预测曲线作为配电网潮流计算的输入，建立三相不平衡潮流模型，求解配电网在预测时段内的三相电压分布和三相功率流动；以最小化网损和电压偏差为优化目标，以节点电压合格和线路功率不超载为约束条件，建立配电网优化调度模型；同时考虑分布式电源的并网运行特性，将其有功出力和无功出力作为优化变量引入配电网优化调度模型中，建立多时间尺度协调优化模型；针对所建立的配电网优化调度模型和多时间尺度协调优化模型，设计两阶段求解策略：第一阶段采用改进的粒子群算法求解有功优化问题，得到分布式电源最优有功出力曲线；第二阶段固定有功出力，采用二次规划算法求解基于电量平衡约束的无功优化问题，得到配电网无功补偿和电压控制策略；将两个阶段的优化结果整合形成配电网的智能调度方案，所述智能调度方案内容包括未来各时段分布式电源出力调度计划、无功补偿设备投切计划和变压器分接头调节计划；通过配电自动化系统将智能调度方案下发到各智能控制单元，协调控制配电网运行，实现负荷预测情景下的电量平衡和网损最小化。

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