买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于深度学习网络的中压线路合环电流估算与风险评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114742283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210298941.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于深度学习网络的中压线路合环电流估算与风险评估方法是由韩松;罗勇;荣娜;张靖;何宇设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习网络的中压线路合环电流估算与风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习网络的中压线路合环电流估算与风险评估方法，包括采集获取电网结构参数，发电和负荷水平数据，分布式电源出力数据，相关合环馈线电流历史数据等，构造神经网络输入输出数据，对该神经网络模型进行训练，进而考虑实时负荷预测值，分布式电源出力预测值，对预期边界条件下的中压线路合环电流进行预测和风险评估。本发明能增强对于新型配电网馈线建模复杂性和边界条件随机性、不确定性的适应性，提高估算准确性，提升估算效率，填补风险分级缺失，增加合环操作时段推荐功能。

本发明授权一种基于深度学习网络的中压线路合环电流估算与风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习网络的中压线路合环电流估算与风险评估方法，包括如下步骤： 1数据采集：在数据采集与监视控制系统中获取历史数据，涉及配电网调度部输电线路和变压器电网结构参数和运行方式数据，市场部和生产技术部电力用户和电网运行数据，发电和负荷水平数据、分布式能源出力、相关合环馈线电流历史数据； 2数据预处理：对历史数据进行数据清洗，包括删除异常值，通过插值方法填充缺省值，并将数据进行归一化转换到0～1的范围区间，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值； 3神经网络训练、生成：通过时间错位的方法处理清洗后的数据，形成训练数据，生成适应模型结构的输入格式，调节网络的输入层，隐藏层，全连接层，以及卷积步长，卷积核网络结构参数，已达到更优预测结果，设计基于卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的深度学习模型实现合环电流预测模型的训练，生成其预测模型；其中所述的基于卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的深度学习模型由输入层、CNN层、池化层、LSTM层、全连接层和池化层构成，优化器选择Adam优化器，构造如式3所示的损失函数： 式中：N为测试样本个数，i为序号，Xi为第i个合环电流预测的输入值，yi为第i个合环电流预测的实际值，τ表示分位点，fWτ,bτ,Xi为第i个合环电流CNN-LSTM网络输出的不同分位数下合环电流预测值，Wτ、bτ表示不同分位数下模型的网络参数，ρτx为不同分位数下合环电流预测模型的损失函数，其计算式如下： 式中：x表示函数变量，式3和式4中各变量均为无量纲； 4合环边界条件确定：包括运行人员选择待合环的线路，指定中压线路合环计划操作时间范围，针对该计划操作时间范围开展负荷预测，和分布式电源出力数据预测，确定期望时间段的高压和中压配电网运行方式； 5合环电流概率预测：首先利用步骤3训练好的预测模型开展合环电流确定性预测；其次采用分位数回归预测得到合环电流不同分位数条件下预测值；最后采用核密度估计得到待测合环电流的概率密度分布以及合环电流概率累计分布曲线，根据合环电流概率分布曲线计算合环安全性评估指标；其中所述的合环电流概率预测包括如下三个方面，具体步骤如下： 其一、合环电流确定性预测，步骤如下： a对电网负荷水平进行预测，分布式电源预测数据； b对馈线负荷数据以及合环馈线直接相连的高压系统馈线母线电压幅值，有功功率，无功功率，重复步骤2对数据进行预处理； c再通过时间错位的方法处理清洗后的数据，生成适应模型结构的输入格式进行合环电流预测； d确定期望时间段的高压和中压配电网运行方式； e计算确定性预测精度评价指标，分别采用均方根误差，平均绝对误差，平均绝对百分误差，其计算式如下： 式中：N表示测试样本个数i为序号；Yi表示预测合环电流值；yi表示实际合环电流值；Yi和yi变量的单位均为无量纲； f检查预测精度指标是否满足误差要求，如果预测精度较差继续返回调节模型的网络参数，结构参数以达到更准确的预测结果，确定模型的最优参数； 其二、不同分位数条件下合环电流预测，步骤如下： 利用上述得到的训练模型，更换其损失函数如式4，进行不同分位数条件下合环电流预测值，其合环电流概率预测评价指标采用由PICP代表的可靠性指标以及由PINAW代表的敏锐性指标，其计算式如下： a可靠性指标 b敏锐性指标 R＝maxYi α-minYi α11 式中：N表示合环电流预测样本数，i为序号；λi表示合环电流预测值属于置信区间的个数；YLi表示合环电流概率预测置信下界；YUi表示合环电流概率预测置信上界；R表示不同分位数下合环电流预测宽度；maxYi α，minYi α分别表示i时刻分位数预测的最大值与最小值；YLi、YUi、R、maxYi α、minYi α均为无量纲； 其三、合环电流核密度估计以及合环安全性评估指标计算，步骤如下： 首先将上述不同分位数条件下合环电流预测值作为核密度估计的输入值，其次采样高斯核密度进行估计，得到合环电流预测的概率密度曲线以及累计分布曲线，最后根据得到的概率曲线与馈线最大容许载流量以及电流保护整定值进行比较计算馈线越限概率；其具体计算式如下： a核密度估计函数采用高斯核函数表示为其计算式如下： h≈1.06σn-0.213 式中：n为样本个数，i为序号；h为窗口宽度；Kx为核函数；σ为标准差，xi为合环电流预测的n个样本，h、xi、Kx的单位均为无量纲； b合环安全性评估指标；合环越限概率表示为P；合环电流最大越限率表示为α；平均越限率表示为ε；其计算式如下： Im＝F-199.9％15 P＝PIt≥Is＝1-FIs16 式中：fx表示合环电流概率密度函数；Fx表示合环电流概率累积分布函数；Is表示馈线容许最大载流量，单位：A；Im表示合环电流累计分布函数概率为99.9％处的合环电流值，单位：A；It表示合环电流预测值，单位：A； 6输出结果与展示：将合环电流与馈线最大容许载流量以及电流保护整定值进行比较，综合分析合环操作各风险指标，最终得到合环操作风险量化值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学（北区）科技处；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。