[發明專利]一種配電網電壓質量的人工智能預測方法

在審

• 申請號: 202210221202.3
• 申請日: 2022-03-09
• 公開（公告）號: CN114493044A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 梁永昌;鄭毅;黃開宇;黃曉暉;何琨才;李國興;劉文彬;田啟年;楊舉旭;甘偉超;李英新;孔祥茂;張國軍;韋彩芳;梁鋒;李勤善;肖效忠;黃嘉樂;周濤;劉瑜;李輝涵;李麗華;張晉樂;詹棕楗;李娟;黃亮;伍廣正;王韜瑋
• 申請（專利權）人: 廣西電網有限責任公司貴港供電局
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及配電網技術領域，尤其為一種配電網電壓質量的人工智能預測方法，其方法包括如下步驟：收集過去幾年內配電網中不同節點電壓的電壓偏差、頻率偏差、三相不平衡度、諧波電壓電流和電壓波動閃變五類指標數據，同時對相關數據對應的環境條件因素進行收集保存；本發明提出的方法通過獲取電壓質量的相關數據，來建立預測電壓質量的模型，并能夠有效預測各種環境條件下的電壓質量，使得企業能夠采取相關措施，降低電壓質量波動對企業生產的影響，解決了目前由于影響電壓質量的環境因素較多，且缺乏對配電網電壓質量的預測手段，導致相關生產企業無法獲得相關預測并采取措施，造成電壓質量的波動給企業生產帶來影響的問題。

技術領域

本發明涉及配電網技術領域，具體為一種配電網電壓質量的人工智能預測方法。

背景技術

電壓是電能質量的重要指標之一，電壓合格率是評價電網電壓質量、生產調度管理工作、制訂電網規劃和技術改造計劃的重要依據，也是考核系統運行管理水平的重要指標之一。因此建立完善的能反映全貌的電壓監測體系，并對其監測數據加強分析工作，對供電企業的調度運行管理和規劃改造工作十分重要。頻率偏移是電力系統基波頻率偏離額定頻率的程度，我國電力法規規定，大容量電力系統的頻率偏移不得超過±0.2Hz，頻率變化引起異步電動機轉速變化，導致紡織、造紙等機械的產品質量受到影響，系統頻率降低還會引起異步電機和變壓器激磁電流增加，所消耗的無功功率增加，惡化了電力系統的電壓水平。電壓偏差是指系統各處的電壓偏離其額定值的百分比，若偏差較大時，對用戶的危害很大，不僅影響用電設備的安全、經濟運行，而且影響生產的產品產量與質量，因此電壓的質量與生產企業息息相關。

影響電壓質量的因素較多，其中就包括配電網所在區域的環境因素，但是目前缺乏對配電網電壓質量的預測手段，導致相關生產企業無法獲得相關預測并采取措施，造成電壓質量的波動給企業生產帶來影響，為此我們提出一種通過獲取電壓質量的相關數據，來建立預測電壓質量的模型，并能夠有效預測各種環境條件下的電壓質量，使得企業能夠采取相關措施，降低電壓質量波動對企業生產影響的人工智能預測方法來解決此問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種配電網電壓質量的人工智能預測方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種配電網電壓質量的人工智能預測方法，其方法包括如下步驟：

（S1）、收集過去幾年內配電網中不同節點電壓的電壓偏差、頻率偏差、三相不平衡度、諧波電壓電流和電壓波動閃變五類指標數據，同時對相關數據對應的環境條件因素進行收集保存，其中包括日期、時間、節點的位置、天氣、溫度以及節點所在的地理環境；

（S2）、在配電網中搭建人工智能預測模型，并在配電網的各個節點設置監控氣候、地理和人文環境的傳感器及監控設施；

（S3）、將獲取到的五類指標數據以及相關數據對應的日期、時間和節點的位置輸入至人工智能預測模型進行訓練，同時將各個日期對應的天氣、溫度以及節點所在的地理環境一并輸入至人工智能預測模型進行訓練；

（S4）、通過五類指標數據對應的日期、時間、節點位置、天氣、溫度和地理環境制成相應的因數條件訓練集，并隨機抽取訓練集中的因數條件數據輸入模型中進行測試，若人工智能預測模型輸出的指標數據誤差較小，則說明模型訓練成功，如果誤差較大，則對模型繼續進行訓練；

（S5）、獲取各個節點的氣候環境預報，并將氣候環境的變化連同日期一并輸入至模型中，得出相應的五類指標數值，并通過五類指標數值來對電壓的質量進行評估，得出預測結果，并將相關預測結果發送給生產企業。

優選的，所述步驟（S1）中，收集到的環境條件因素還包括有人為環境因素，且該人為環境因素包括配電網節點附近的開發狀況以及影響配電網節點的人為事件。

優選的，所述步驟（S1）中，收集數據的過程中，數據精確到每小時，同時數據的誤差在3-2%以內。