气象灾害条件下电网应急物资预测方法
柴庆发1(),孙守晶1,*(),邱吉福2,陈明2,魏振2,丛伟11. 电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学), 山东 济南 250061
2. 国网山东省电力公司青岛供电公司, 山东 青岛 266002
收稿日期:
2020-12-17出版日期:
2021-06-20发布日期:
2021-06-24通讯作者:
孙守晶E-mail:chaiqingfasdu@163.com;sjingjing@sdu.edu.cn作者简介:
柴庆发(1991—),男,山东齐河人,硕士研究生,主要研究方向为电力系统继电保护研究. E-mail: 基金资助:
国家电网公司科技资助项目(5400-201999344A-0-0-00)Prediction method of power grid emergency supplies under meteorological disasters
Qingfa CHAI1(),Shoujing SUN1,*(),Jifu QIU2,Ming CHEN2,Zhen WEI2,Wei CONG11. Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of Ministry of Education (Shandong University), Jinan 250061, Shandong, China
2. Qingdao Power Supply Company, State Grid Shandong Electric Power Company, Qingdao 266002, Shandong, China
Received:
2020-12-17Online:
2021-06-20Published:
2021-06-24Contact:
Shoujing SUN E-mail:chaiqingfasdu@163.com;sjingjing@sdu.edu.cn摘要/Abstract
摘要: 为提高电网应急物资调配响应速度和电网抢修效率, 提出一种案例推理与深度学习相结合的电网气象灾害条件下的应急物资预测方法。以气象信息、电网设备数据和地理环境数据为输入信息, 利用案例推理方法确定预测模型输入、输出结构, 并根据不同输入信息的特点进行处理和量化, 利用深度置信网络完成案例适配, 综合事故规模信息建立动态电网应急物资预测模型。分析结果表明, 本研究提出的预测方法能够综合分析各类特征因素, 并结合事故规模建立与应急物资需求的关联关系, 对气象灾害条件下电网应急物资需求进行准确预测, 从而为高效准确的电网应急响应提供依据。
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