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龍圖騰網獲悉國網福建省電力有限公司經濟技術研究院;國網福建省電力有限公司申請的專利一種配電網的風險預測方法與終端獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115860212B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211514333.7，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種配電網的風險預測方法與終端是由鄭潔云;宣菊琴;施瑩;陳卓琳;張章煌;胡志堅;武經瀚;龔漢森;胡號;方宇迪設計研發完成，并于2022-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種配電網的風險預測方法與終端在說明書摘要公布了：本發明公開了一種配電網的風險預測方法與終端，其特征在于，獲取配電網設備的實時監測數據、歷史數據以及所述歷史數據所關聯的基本數據，并對所述歷史數據以及所述基本數據進行預處理，生成初始矩陣；將所述實時監測數據以及所述初始矩陣輸入基于時序注意力機制的長短時間記憶神經網絡模型，輸出負荷預測矩陣；根據所述負荷預測矩陣，采用基于半不變量法的潮流計算，并通過Gram?Charlier級數展開逼近得到節點電壓和支路潮流的概率密度函數和累積分布函數，確定風險概率；實現風險預測，提高配網風險評估的有效性、實時性和準確性。

本發明授權一種配電網的風險預測方法與終端在權利要求書中公布了：1.一種配電網的風險預測方法，其特征在于，包括步驟： S1、獲取配電網設備的實時監測數據、歷史數據以及所述歷史數據所關聯的基本數據，并對所述歷史數據以及所述基本數據進行預處理，生成初始矩陣； 所述基本數據為影響配電網安全運行的外部數據； S2、將所述實時監測數據以及所述初始矩陣輸入基于時序注意力機制的長短時間記憶神經網絡模型，輸出負荷預測矩陣； S3、根據所述負荷預測矩陣，采用基于半不變量法的潮流計算，并通過Gram-Charlier級數展開逼近得到節點電壓和支路潮流的概率密度函數和累積分布函數，確定風險概率； 風光機組輸出功率的各階原點矩為： 其中，αP,r和αQ,r分別是風光機組輸出有功和無功功率的r階原點矩； 根據原點矩和半不變量的關系求得風電機組出力的半不變量； 采用極坐標表示節點電壓時，電力系統的潮流方程表示為： 其中，Pi、Qi為節點i的有功無功功率，Vi、Vj為節點ij的電壓幅值，θij是節點i與節點j間的相位差，即θij＝θi-θj，Gij、Bij分別是節點導納矩陣Yij的實部和虛部； 節點注入量S和狀態變量X都是隨機變量，寫為： 其中，S0和X0分別為電力系統處于基準運行點時S和X的基準值，即期望值；ΔS和ΔX為注入功率的隨機擾動和由注入功率的隨機波動導致的狀態變量的隨機擾動量； 對支路潮流方程進行線性化處理，當各節點的狀態變量己知時，系統支路潮流計算方法為： 其中，Pij、Qij是支路i-j上的有功與無功潮流，tij為變壓器變比，bij0為12線路導納； 含分布式電源的配電網中，隨機因素主要是各節點注入功率S的隨機擾動，隨機擾動ΔS表達式為： 根據線性化潮流方程，并利用半不變量的性質，代替卷積計算，求出待求變量節點電壓和支路潮流的r階半不變量ΔXr和ΔZr； 級數的系數則可表示為該隨機變量各階半不變量的表達式，簡化級數的形式定義為： 其中，gr為r階規格化半不變量，σ為標準差； 任意一個隨機變量X，假設其期望值和標準差分別為μ和σ，則其標準化的形式為： 采用Gram-Charlier級數展開后，其隨機變量的累積分布函數表示為： 其中，為規格化后的隨機變量，分別為標準正態分布隨機變量的概率密度函數和累積分布函數，gr為r階規格化后的半不變量，為i階Hermite多項式。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網福建省電力有限公司經濟技術研究院;國網福建省電力有限公司，其通訊地址為：350013 福建省福州市晉安區茶園路68號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。