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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)湖北省電力有限公司孝感供電公司申請的專利一種基于聚類分析的配電網(wǎng)項(xiàng)目改造迫切度評估方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114091950B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111430814.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)一種基于聚類分析的配電網(wǎng)項(xiàng)目改造迫切度評估方法及系統(tǒng)是由吳優(yōu);吳永華;韓騫;蔣蓉;葉青;蔣晶晶;葉濟(jì)川設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于聚類分析的配電網(wǎng)項(xiàng)目改造迫切度評估方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及配電網(wǎng)改造領(lǐng)域，具體提供了一種基于聚類分析的配電網(wǎng)項(xiàng)目改造迫切度評估方法及系統(tǒng)，包括構(gòu)建10kV饋線主干長度、主干截面等七個(gè)問題不合格指標(biāo)體系，把DEMATEL方法和交叉增援矩陣法應(yīng)用于層次分析法計(jì)算項(xiàng)目的改造迫切度。其次，同時(shí)采用兩步聚類算法挖掘臺區(qū)項(xiàng)目改造優(yōu)先區(qū)域。

本發(fā)明授權(quán)一種基于聚類分析的配電網(wǎng)項(xiàng)目改造迫切度評估方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于聚類分析的配電網(wǎng)項(xiàng)目改造迫切度評估方法，其特征在于，包括10kV饋線迫切度計(jì)算和10kV臺區(qū)迫切度計(jì)算，所述10kV饋線迫切度計(jì)算包括如下步驟： 步驟一：對配電網(wǎng)饋線主干長度、主干截面、裝接容量、重過載、可轉(zhuǎn)供比例、接線模式和線損率數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝整理，得到迫切度分析數(shù)據(jù)樣本，選取其中的5條10kV饋線作為測試數(shù)據(jù)樣本； 步驟二：通過改進(jìn)層次分析法，建立配電網(wǎng)饋線改造項(xiàng)目綜合評價(jià)體系，在資金約束下，對線路存在問題的多少與嚴(yán)重程度進(jìn)行細(xì)致分析，提出線路改造項(xiàng)目迫切度的概念，即線路指標(biāo)不合格對電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行影響的嚴(yán)重程度折算值，并采用基于決策實(shí)驗(yàn)與評價(jià)實(shí)驗(yàn)室方法及交叉增援矩陣法的改進(jìn)層次分析法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，將線路指標(biāo)不合格值與權(quán)重值相乘并累加計(jì)算線路改造迫切值；所述層次分析法具體包括：先把復(fù)雜的問題的組成因素拆分組織成有序的遞階層次結(jié)構(gòu)，再量化測度人的主觀判斷，逐層建立判斷矩陣，求解各判斷矩陣的權(quán)重，最后獲得最優(yōu)方案的排序表，所述層次分析法還包括優(yōu)先級的分解、比較和綜合； 步驟三：以總項(xiàng)目投資為約束條件，以線路迫切度改善最大為目標(biāo)函數(shù)建立了優(yōu)化模型，建立3層層次分析法模型； 步驟四：對數(shù)據(jù)樣本計(jì)算得到饋線改造迫切度綜合值； 所述10kV臺區(qū)迫切度計(jì)算包括如下步驟： 步驟五：從相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)獲取臺區(qū)的經(jīng)緯度坐標(biāo)、重過載、運(yùn)行年限、低電壓信息，建立臺區(qū)問題聚類數(shù)據(jù)庫，選取存在問題的臺區(qū)作為數(shù)據(jù)樣本； 步驟六：對臺區(qū)過載、重載、老舊、低電壓問題采取兩步聚類算法，判斷是否重復(fù)出現(xiàn)低電壓、是否成片出現(xiàn)低電壓、是否監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、是否屬于管理手段可解決的問題、是否確需納入配電網(wǎng)項(xiàng)目解決以及先前投資安排策略是否合理，確定臺區(qū)改造迫切度；所述兩步聚類算法具體為：設(shè)聚類與聚類，表示它們合并成的聚類，它們含有的樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)依次為、、，數(shù)據(jù)集中有個(gè)連續(xù)變量，其中第個(gè)變量，在整個(gè)數(shù)據(jù)集內(nèi)、聚類、聚類及的方差估計(jì)分別為、、及，則聚類與聚類的間的對數(shù)似然距離為定義如下： ； 所述兩步聚類算法如果未預(yù)先確定所需的聚類數(shù)量，則算法可以使用Schwarz的貝葉斯準(zhǔn)則或赤池信息標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)確定最佳數(shù)量；設(shè)聚類數(shù)量為，數(shù)據(jù)集總觀測值個(gè)數(shù)，則有： ； 。

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