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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司

摘要：本发明提供了一种基于人工智能的电网成本分析方法及系统，涉及电网分析技术领域，该基于人工智能的电网成本分析方法包括：获取电网中每台发电设备对应的运行数据、设备类型和额定发电功率；将运行数据输入预设的设备状态评估模型输出对应的设备状态指标；根据全部发电设备对应的额定发电功率得到每台发电设备对应的额定发电功率系数；将全部发电设备根据设备类型进行等级划分得到对应的等级评分；根据发电设备对应的额定发电功率系数、等级评分和设备状态指标得到发电设备对应的运行权重；根据将全部发电设备的运行权重和对应的运行数据，通过预设的成本预测模型得到电网的预测运行成本。本发明能够提高电网发电设备进行成本分析的效率。

主权项：1.一种基于人工智能的电网成本分析方法，其特征在于，包括：获取电网中每台发电设备对应的运行数据、设备类型和额定发电功率；将所述运行数据输入预设的设备状态评估模型，输出对应的设备状态指标；根据全部所述发电设备对应的所述额定发电功率，通过归一化处理得到每台所述发电设备对应的额定发电功率系数；将全部所述发电设备根据所述设备类型进行等级划分，得到每台所述发电设备的等级评分；根据所述发电设备对应的所述额定发电功率系数、所述等级评分和所述设备状态指标，通过权重关系得到所述发电设备对应的运行权重；根据全部所述发电设备的所述运行权重和对应的所述运行数据，通过预设的成本预测模型得到所述电网的预测运行成本；所述根据全部所述发电设备对应的所述额定发电功率，通过归一化处理得到每台所述发电设备对应的额定发电功率系数，包括：根据全部所述额定发电功率求和得到总额定发电功率；并且将所述总额定发电功率除以发电设备的数量得到全部所述发电设备的平均额定发电功率；根据每台发电设备对应的所述额定发电功率和所述平均额定发电功率，通过预设的归一化关系得到每台所述发电设备对应的所述额定发电功率系数；归一化关系满足： ；其中，Yj为第j台所述发电设备对应的额定功率发电系数，Xj为第j台所述发电设备对应的所述额定发电功率，μ为所述平均额定发电功率，m为所述发电设备的数量；所述根据所述发电设备对应的所述额定发电功率系数、所述等级评分和所述设备状态指标，通过权重关系得到所述发电设备对应的运行权重，包括：将所述发电设备对应的额定发电功率系数与所述等级评分相加，得到所述发电设备的设备权重；根据所述发电设备对应的所述设备权重和所述设备状态指标的乘积，得到所述发电设备的所述运行权重；所述成本预测模型的训练过程，包括：获取所述发电设备不同时间节点对应的历史运行数据和历史运行成本；通过线性拟合，对全部所述历史运行数据进行筛选，确定关键历史运行数据；根据全部所述关键历史运行数据和对应的历史运行成本生成训练数据集；对预设的初始模型通过所述训练数据集进行训练，得到训练好的所述成本预测模型；所述通过线性拟合，对全部所述历史运行数据进行筛选，确定关键历史运行数据，包括：根据所述全部所述历史运行数据，通过拟合关系确定每个所述历史运行数据对应的拟合系数；当所述拟合系数小于预设阈值时，将对应的所述历史运行数据确定为关键历史运行数据；所述拟合关系满足： ；其中，bi为第i个所述历史运行数据对应的所述拟合系数，aij为第i个所述历史运行数据中第j个数据类型，m为所述历史运行数据的数量，n为所述历史运行数据中所述数据类型的数量。

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