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申请/专利权人：国家电网有限公司华东分部;北京中恒博瑞数字电力科技有限公司

摘要：本发明涉及配电自动化技术领域，提出了一种继电保护定值超前预测智能排序方法，针对传统继电保护定值整定排序问题过度依赖人工计算方式问题，对传统潮流熵仅考虑有功功率以及线路有功功率冲击影响的进行改进，根据电网运行方式基于潮流介数对电网输电线路关键程度辨识，形成关键程度由高到低的关联继电保护整定值依次校验。该方法通过有功功率和无功功率信息熵以及有功功率和无功功率线路冲击影响综合重要度排序模型，并使用卷积神经网络进行学习预测，从而实现超前预测，获得重要线路排序，从而获得继电保护定值的超前排序，实现继电保护定值重要度校验。

主权项：1.一种继电保护定值超前预测智能排序方法，其特征在于，包括以下步骤，S100：获取输电线路的潮流实时数据和设备参数，所述潮流实时数据包括输电线路多个时刻的有功潮流、无功潮流、节点注入有功功率、节点注入无功功率和当前时刻，所述设备参数包括输电线路上下限值和发电机启停限值；S200：计算输电线路的有功潮流指标和无功潮流指标，并根据所述有功潮流指标和无功潮流指标计算输电线路的信息熵；S300：计算输电线路的有功潮流灵敏度和无功潮流灵敏度，并根据所述有功潮流灵敏度和无功潮流灵敏度计算输电线路的有功冲击度量指标和无功冲击度量指标；S400：根据所述信息熵、有功冲击度量指标和无功冲击度量指标，计算输电线路的危险程度指标，并根据所述危险程度指标进行排序，将排序结果作为综合辨识指标；S500：建立保护定值智能排序卷积神经网络优化模型，将输电线路的有功潮流、无功潮流、节点注入有功功率、节点注入无功功率作为保护定值智能排序卷积神经网络优化模型的输入，将综合辨识指标作为保护定值智能排序卷积神经网络优化模型的输出，对模型进行训练；所述有功冲击量指标为；其中，表示在时刻输电线路上的有功潮流；表示输电线路有功潮流转移量；表示输电线路有功潮流转移在线路上的分布因子， ，表示当给定节点到节点的有功变化量时，输电线路上的有功潮流灵敏度， ，表示注入节点的有功潮流在线路上的变化量，表示注入节点的有功功率在线路上的变化量；所述无功冲击量指标为，其中，表示在时刻输电线路上的无功潮流；表示输电线路无功潮流转移量；表示输电线路无功潮流转移在线路上的分布因子； ，表示当给定节点到节点的无功变化量时，输电线路上的有功潮流灵敏度， ，表示注入节点的无功潮流在线路上的变化量，表示注入节点的无功功率在线路上的变化量；所述输电线路危险程度指标为，式中，，表示输电线路的视在功率；为输电线路的信息熵；和计算得到的分布因子；和分别表示系数。

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