[发明专利]一种基于深度学习的结构参数不完备下配电网风险评估方法

摘要

一种基于深度学习的结构参数不完备下配电网风险评估方法，步骤为：1)统计配电网中结构参数信息不完备区域的外部可获取历史运行数据，采用深度学习训练建立其等值封装模型；2)根据日前预测的区域所在地气象数据以及电价数据，代入等值模型，预测结构参数信息不完备区域与配电网之间的关口交互功率的概率分布；3)构造等效估计点并进行配电网概率潮流计算；4)统计配电网中状态变量的概率分布，完成配电网整体运行风险评估。本发明可实现配电网在结构参数不完备下的运行风险评估，避免了传统解析法与随机抽样法需要完备信息进行概率潮流计算和风险评估的问题，有助于提高配电网分布式可再生能源的接入水平、提升配电网运行安全性和可靠性。