广东电网有限责任公司佛山供电局陆锦培获国家专利权
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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司佛山供电局申请的专利一种基于深度神经网络的中压配电网容载比计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119419790B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411864275.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于深度神经网络的中压配电网容载比计算方法是由陆锦培;郑剑锋;周龙舟;万敏;周磊;陈培培;刘若愚;李达凯;何其淼;刘志陆;何然;刘聪;白雪;詹睿;霍兆杰;祝钧;陈艺丹;张瀚夫;姚远设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度神经网络的中压配电网容载比计算方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度神经网络的中压配电网容载比计算方法，方法包括：采集中压配电网的多源数据；设计自适应分层聚类算法根据高维特征矩阵动态识别负载类型；构建时序多级递归神经网络负载预测；根据负载预测计算电网的当前容载比，并对当前容载比进行初步优化；根据初步优化的负载预测构建深度学习模型对能量管理策略进行深入优化；实时监控中压配电网的运行情况，并使用强化学习模型优化深度学习模型和能量管理策略。本发明能够显著提高中压配电网容载比计算的准确性和实时性，克服现有技术在复杂负荷环境下难以进行动态调整和优化的不足，有效保障电网的稳定运行和供电安全。
本发明授权一种基于深度神经网络的中压配电网容载比计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的中压配电网容载比计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、采集中压配电网的多源数据，并根据多源数据构建第一高维特征矩阵； S2、设计自适应分层聚类算法根据高维特征矩阵动态识别负载类型，然后从负载类型中提取负载的时序特征和时序特征中的自相关特征，将时序特征和自相关特征建成第二高维特征矩阵； S3、构建时序多级递归神经网络，让第二高维特征矩阵作为输入，通过递归结构和正则化方法，同时结合短期与长期特征进行负载预测； S4、根据负载预测计算电网的当前容载比，并对当前容载比进行初步优化，得到初步优化的负载预测； S5、根据初步优化的负载预测构建深度学习模型对能量管理策略进行深入优化，并调整深度学习模型的模型参数适应实际运行状况； S6、实时监控中压配电网的运行情况，并使用强化学习模型优化深度学习模型和能量管理策略。
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