[發明專利]一種輸變電工程前期決策方法

在審

• 申請號: 202111347910.3
• 申請日: 2021-11-15
• 公開（公告）號: CN114169578A
• 公開（公告）日: 2022-03-11
• 發明（設計）人: 王立;劉影;劉恒;楊世平;王斌;王偉;羅晨;汪玉翔
• 申請（專利權）人: 貴州電網有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京禹為知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 劉小莉

本發明公開了一種輸變電工程前期決策方法，包括，獲取電力數據，并建立輔助決策知識庫；根據輔助決策知識庫和集成學習算法迭代訓練決策樹，生成強分類器；通過鯨魚算法優化強分類器；將選線、選址數據輸入至優化的強分類器，獲得選址選線結果；本發明能夠高效地為變電站站址、線路路徑分別智能推薦2個及以上方案，實現工程項目經濟性輔助決策，大大縮短了規劃時間，提高了電網規劃的精確度和高效性，更能滿足現代智能電網建設的要求。

技術領域

本發明涉及輸變電決策的技術領域，尤其涉及一種輸變電工程前期決策方法。

背景技術

輸變電工程選線選址是電網規劃的重要環節，直接影響到規劃區域電網的結構、投資及運行的經濟性與可靠性。

電網規劃是一項規模大、涉及領域多且不確定因素多的工程系統。傳統的變電站規劃主要靠人工經驗和實地踏勘進行判斷，工作量大、工期長，大部分規劃人員缺乏系統性的優化理念，隨著電網建設的快速發展，電網架構越來越復雜，傳統的規劃作業模式，越來越不能滿足現代電網建設的要求。因此，科學合理的輸變電工程選線選址是關系到規劃區域未來可持續發展的重要問題。

發明內容

本部分的目的在于概述本發明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和發明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發明的范圍。

鑒于上述現有存在的問題，提出了本發明。

因此，本發明提供了一種輸變電工程前期決策方法，能夠克服現有輸變電工程選線選址費時費力、規劃結果不現實的不足。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：包括，獲取電力數據，并建立輔助決策知識庫；根據所述輔助決策知識庫和集成學習算法迭代訓練決策樹，生成強分類器；通過鯨魚算法優化所述強分類器；將選線、選址數據輸入至優化的強分類器，獲得選址選線結果。

作為本發明所述的輸變電工程前期決策方法的一種優選方案，其中：還包括，根據選址選線結果，通過人機交互界面獲得智能選址方案、線路走廊劃分方案、可行性及經濟性對比、對接國土空間規劃和項目前期評審輔助決策。

作為本發明所述的輸變電工程前期決策方法的一種優選方案，其中：所述電力數據包括地形地貌數據、輸電線路數據和電力設備運行數據。

作為本發明所述的輸變電工程前期決策方法的一種優選方案，其中：所述輔助決策知識庫包括，通過金字塔模型和四叉樹方式對地形地貌數據、輸電線路數據和電力設備運行數據進行預處理；對預處理后的數據進行范圍、名稱、分類和編碼規范；利用分塊分級加載渲染的技術對地形地貌數據、輸電線路數據和電力設備運行數據進行渲染；結合規范結果和渲染結果，構建要素拓撲關系及屬性關聯，形成所述輔助決策知識庫。

作為本發明所述的輸變電工程前期決策方法的一種優選方案，其中：所述強分類器包括，在第t次迭代中，根據訓練集樣本分布D_t選擇新樣本，訓練決策樹，得到弱分類器h_t(x,y)，并計算弱分類器h_t(x,y)在D_t分布下的偽損失ε_t：根據所述偽損失更新樣本權重；根據所述偽損失T次迭代更新樣本權重；將更新結果相加獲得所述強分類器h(x)：

其中，β_t為權重更新系數，x為樣本的特征向量的集合，樣本的特征向量包括強分類器中基分類器的個數R和學習率，y為某個錯誤標簽。

作為本發明所述的輸變電工程前期決策方法的一種優選方案，其中：更新樣本權重包括，