新能源配电网故障修复时间分析与预测研究_中国煤炭行业知识服务平台

新能源配电网故障修复时间分析与预测研究

作者

陈本权杜洋
单位

烟台海颐软件股份有限公司
摘要

风能、太阳能、潮汐能等新能源作为可再生能源,具有节能、环保的优势性,以其为应用发展的新能源电源并网运行,可缓解煤炭、石油等发电的高能耗、高污染问题,促使电网趋向绿色生态发展。为提高电力服务质量,及时告知停电用户故障修复及停电恢复时间,提出了MCNNs模型,将停电原因、电路编号和天气事件等离散数据及连续数据进行二进制编码,代入深度神经网络进行训练,采用正则化和非线性激活优化训练过程,从而提高故障修复及停电恢复时间预测准确率。在仿真阶段,将所提方法与VGG16、Res Net和多层感知器模型进行比较,故障修复时间的预测模型优于停电恢复时间的预测模型,停电恢复时间MAE为118.20 min,比故障修复时间MAE高约90 min。
关键词

新能源配电网故障预测深度学习正则化非线性激活
基金项目(Foundation)

中国南方电网有限责任公司科技项目资助（2018YFB0905300）；
文章目录

1 数据集与天气事件分析
1.1 数据集
1.2 天气事件
2 深度神经网络
3 仿真与分析
4 结论
引用格式

陈本权,杜洋.新能源配电网故障修复时间分析与预测研究[J].能源与环保,2021,43(10):183-187+195.DOI:10.19389/j.cnki.1003-0506.2021.10.032.