[發(fā)明專利]基于梯度下降的配電網(wǎng)線路重跳概率預(yù)測(cè)優(yōu)化方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010402400.0
• 申請(qǐng)日: 2020-05-13
• 公開（公告）號(hào): CN111612232B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 聶鼎;宋憂樂;范黎濤;王洪林;駱怡;林廣宏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/27;G06F18/214;G06N7/01;G06N3/084;H02J3/00;H02J13/00
• 代理公司: 北京弘權(quán)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11363
• 代理人: 逯長(zhǎng)明;許偉群

1.一種基于梯度下降的配電網(wǎng)線路重跳概率預(yù)測(cè)優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括：

基于配電網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建重跳概率預(yù)測(cè)模型；

通過函數(shù)映射生成目標(biāo)函數(shù)；

基于所述目標(biāo)函數(shù)、重跳概率預(yù)測(cè)模型計(jì)算得到預(yù)測(cè)值；

通過預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的絕對(duì)誤差構(gòu)造損失函數(shù)，賦值超參數(shù)；

通過隨機(jī)梯度下降方法獲取所述損失函數(shù)的最小損失值；

基于所述最小損失值，確定模型參數(shù)，得到最優(yōu)重跳概率預(yù)測(cè)模型；

其中，在通過隨機(jī)梯度下降方法獲取所述損失函數(shù)的最小損失值步驟中使用測(cè)試集數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)的有限長(zhǎng)度做均方差(MSE)，擬合優(yōu)度(R2)進(jìn)行定量分析，從而確定重跳概率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的誤差范圍。

2.如權(quán)利要求1所述基于梯度下降的配電網(wǎng)線路重跳概率預(yù)測(cè)優(yōu)化方法，其特征在于，在基于配電網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建重跳概率預(yù)測(cè)模型前，還包括：將配電網(wǎng)數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集與測(cè)試集。

3.如權(quán)利要求2所述基于梯度下降的配電網(wǎng)線路重跳概率預(yù)測(cè)優(yōu)化方法，其特征在于，所述訓(xùn)練集采集預(yù)設(shè)數(shù)量的樣本，用于訓(xùn)練所述重跳概率預(yù)測(cè)模型。

4.如權(quán)利要求1所述基于梯度下降的配電網(wǎng)線路重跳概率預(yù)測(cè)優(yōu)化方法，其特征在于，所述損失函數(shù)被配置為Huber損失函數(shù)。

5.如權(quán)利要求1所述基于梯度下降的配電網(wǎng)線路重跳概率預(yù)測(cè)優(yōu)化方法，其特征在于，通過隨機(jī)梯度下降方法獲取所述損失函數(shù)的最小損失值，具體執(zhí)行如下：

在隨機(jī)梯度下降過程中殘差大于所述超參數(shù)時(shí)，由所述損失函數(shù)的平均絕對(duì)誤差控制；在隨機(jī)梯度下降過程中殘差小于超參數(shù)時(shí)由所述損失函數(shù)的均方誤差控制；

通過設(shè)置所述超參數(shù)逐步下降獲取所述損失函數(shù)的最小值。

6.如權(quán)利要求1所述基于梯度下降的配電網(wǎng)線路重跳概率預(yù)測(cè)優(yōu)化方法，其特征在于，在損失達(dá)到最小時(shí)，所述重跳概率預(yù)測(cè)模型得到最優(yōu)模型時(shí)的模型參數(shù)。

7.如權(quán)利要求1所述基于梯度下降的配電網(wǎng)線路重跳概率預(yù)測(cè)優(yōu)化方法，其特征在于，所述超參數(shù)反應(yīng)了所述損失函數(shù)Y值的下降步長(zhǎng)。

8.一種基于梯度下降的配電網(wǎng)線路重跳概率預(yù)測(cè)優(yōu)化裝置，其特征在于，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一所述基于梯度下降的配電網(wǎng)線路重跳概率預(yù)測(cè)優(yōu)化方法。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)指令中的至少部分指令被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1～7中任意一項(xiàng)所述基于梯度下降的配電網(wǎng)線路重跳概率預(yù)測(cè)優(yōu)化方法。