基于PCA-自组织神经网络的中低压配电网运行状态评估方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910912141.3
IPC分类号：G06Q10/06;G06Q50/06
申请日期：
2019-09-25
申请人：
三峡大学

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著录项信息

专利名称	基于PCA-自组织神经网络的中低压配电网运行状态评估方法
申请号	CN201910912141.3	申请日期	2019-09-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-01-17	公开/公告号	CN110705859A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/06 资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6查看分类表>
申请人	三峡大学	申请人地址	湖北省宜昌市西陵区大学路8号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	三峡大学	当前权利人	三峡大学
发明人	粟世玮;尤熠然;张思洋;赵一鸣;吉雅鑫;熊炜
代理机构	宜昌市三峡专利事务所	代理人	吴思高

摘要

基于PCA‑自组织神经网络的中低压配电网运行状态评估方法，包括以下步骤：基于改进的主成分分析法PCA特征提取算法，提取出最能反映配电网状态的指标变量，并构建层次分析评估指标体系；针对计算指标变量时所需数据，进行基于自组织神经网络的数据清理；对清理过的配电网数据进行统计分析，计算指标层单项指标值和单项指标得分。然后利用熵组合权重算法，计算出各个指标层指标的综合权重，最后根据指标层单项指标得分和综合权重，逐层向上计算中间层和目标层的指标得分；将评估得分划分评估健康等级，再根据评估健康等级从上层指标到下层指标找出配电网运行薄弱环节。该方法能够为中低压配电网运行状态控制和管理提供有效的技术支持和参考意见。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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