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申请/专利权人：北京爱朗格瑞科技有限公司

摘要：本发明公开了深度学习驱动的电网线损动态预测与优化控制方法，涉及电力系统优化技术领域，本发明包括以下步骤；数据收集与预处理：收集电网的历史运行数据、实时数据、气象数据和地理信息数据，对收集的数据进行清洗、标准化和特征工程；本发明，通过采用深度学习技术，能够从历史和实时数据中学习电网运行的内在规律，自动识别影响线损的关键因素，与传统的基于经验公式和静态模型的预测方法相比，本发明的深度学习模型可以更准确地捕捉电网运行的动态特性，显著提高了线损预测的精度，通过自适应网络结构调整和元学习技术，模型能够快速适应电网运行状态的变化，实现实时更新，从而增强了模型的适应性和预测准确性。

主权项：1.深度学习驱动的电网线损动态预测与优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据收集与整合：根据所需数据类型，从不同来源收集电网的历史和实时数据、气象数据和地理信息数据，清洗和整合数据，处理缺失值和异常值，确保数据的完整性和一致性；S2：数据预处理与特征工程：对整合后的数据进行标准化和特征工程，提取对预测线损有影响并达标的特征；分割数据为训练集、验证集和测试集，用于模型训练和评估；所述S1及S2的具体过程如下：首先明确需要收集的数据类型，包括电网的历史运行数据、实时数据、气象数据和地理信息数据；从电网管理系统、气象站及地理信息系统来源收集所需数据，确保数据的完整性和一致性，避免数据缺失或错误，识别并处理缺失值，通过填充、删除或插值方法，再识别并纠正异常值或错误数据；将来自不同来源的数据整合到统一的数据集中，确保时间戳和空间位置的对应，使用Z-score标准化或Min-Max标准化对数据进行标准化处理，使不同特征具有相同的量纲和数值范围；识别和构建对预测线损具有影响的特征，包括时间特征、季节性特征、历史趋势及气象条件，针对特征的选择，通过采集特征的影响参数进行综合分析，其中影响参数包括：相关系数：计算特征与线损之间的皮尔逊相关系数，评估它们之间的线性关系强度；互信息：使用互信息度量特征与线损之间的相互依赖性；特征重要性；SHAP值：使用SHAP值量化每个特征对预测结果的贡献；时间序列分析：对时间特征进行时间序列分析，评估不同时间段线损的变化规律；将影响参数分别进行综合评分，再将不同的综合评分标准化至同一量级，根据特征选择方法的性质和预测任务的重要性，为每个影响参数的综合评分分配权重；将加权后的综合评分进行求和，得到每个特征的综评值，根据综评值对所有特征进行排序，确定特征对预测线损的影响力大小，再设定一个综评阈值，将得到的综评值与综评阈值进行比对，当综评值大于综评阈值时，则对对应的特征进行选择；再通过对数转换及Box-Cox转换进行特征的转换，以改善数据分布；再将数据集分割为训练集、验证集和测试集，以评估模型性能并避免过拟合，当数据量不足或需要提高模型的泛化能力，通过数据增强技术生成更多的训练样本，使用统计测试及模型重要性评估方法选择最有预测力的特征；针对时间序列数据，构建滞后特征及滚动窗口统计特征，以捕捉时间依赖性；对分类数据进行编码，将预处理后的数据存储在适合深度学习模型训练的格式中，包括CSV文件、数据库或数据结构，建立数据监控机制，确保数据质量并及时发现数据问题；S3：深度学习模型构建与训练：根据预处理后的数据和定义的优化目标，选择深度学习框架和网络结构，设定损失函数和优化算法，调整超参数，训练模型并使用验证集监控性能；S4：模型评估与优化：使用测试集评估模型的泛化能力，根据评估结果进行模型迭代优化，进行模型解释性分析，保存和部署训练好的模型；S5：自适应网络结构调整：根据电网数据的特性，动态调整模型结构，使用自适应层和元学习技术提高模型适应性，集成神经架构搜索和在线学习机制，使模型实时更新；S6：实时动态预测实现：建立实时数据流，接收并预处理实时数据，利用自适应模型进行实时预测，评估预测准确性，并通过反馈机制不断优化；S7：多目标优化控制策略：定义性能指标，构建多目标优化框架，选择对应的优化算法，结合实时预测结果，动态调整控制参数，制定优化控制策略；S8：智能调度系统集成：将优化控制策略与实时预测引擎集成，构建智能调度系统，通过用户界面实现实时监控、决策支持和自动化控制。

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