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申请/专利权人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心

摘要：本发明公开了一种适用于厂站母线失压的优化方法，包括，读取遥测通信数据进行排序处理，形成数据标签；根据数据标签构建分析优化模型，结合布谷鸟算法进行模型参数训练；利用训练完成的分析优化模型判断主变状态和闭锁状态，得到开关操作序列，根据开关操作序列控制线路开关，完成优化；本发明通过字典树解决了母线失压的实时性问题，同时通过结合神经网络和布谷鸟算法生成开关操作序列，加快了电压恢复速度。

主权项：1.一种适用于厂站母线失压的优化方法，其特征在于：包括，读取遥测通信数据进行排序处理，形成数据标签；将所述遥测通信数据依次读入字典树中，根据所述字典树的广度优先搜索遍历树，对字典树按数值大小进行排序；每一轮遍历挑选一个基准元素，根据大小将基准元素移动到数列的两端，比它大的元素移动到数列的一端，比它小的移动到另一端，遍历结果即为所述数据标签；所述字典树的根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符；从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串；字典树的每个节点的所有子节点包含的字符都不相同；根据数据标签构建分析优化模型，结合布谷鸟算法进行模型参数训练；构建分析优化模型包括，所述分析优化模型包括输入层、激活层和输出层；所述激活层由5个残差块组成，输出层的函数表达式为：Fx＝Gx，w+kx其中，x为所述数据标签，w为分析优化模型的权重矩阵，k为偏差因子；分析优化模型的残差块采用ReLU函数进行非线性激活；模型参数训练包括，将权重矩阵w设定为鸟窝，初始化参数；计算初始化鸟窝的适应度值Fit，更新最优鸟窝位置Xbest；判断是否满足最大迭代次数T，若满足，则输出全局最优鸟窝wbest；若不满足，则更新当代鸟窝位置，计算适应度，根据适应度选择较优的鸟窝gt，并更新鸟窝位置；更新最优鸟窝位置Xbest，并判断是否满足最大迭代次数T；其中，t为时刻；初始化参数包括，设置鸟窝规模、维度、发现概率p和最大迭代次数T；其中，鸟窝规模大小为T；更新当代鸟窝位置： 其中，为t+1时刻第i个鸟窝的位置，为t时刻第i个鸟窝的位置，a为步长系数，H为阶跃函数，δ为Levy分布概率，为t时刻第j个鸟窝的位置，为t时刻第k个鸟窝的位置；利用训练完成的分析优化模型判断主变状态和闭锁状态，得到开关操作序列，根据开关操作序列控制线路开关，完成优化；开关操作序列包括，若开关操作序列值为1，则整定延时10s后开启#1主变10kV开关，闭合#2主变10kV开关；否则，开启#2主变10kV开关，#1主变10kV进行后备保护动作。

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