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申请/专利权人：国网甘肃省电力公司甘南供电公司

摘要：本发明属于配电网规划、运行与优化技术领域，具体涉及基于凸深度学习的鲁棒配电网规划方法。其包括：从收集的数据中识别配电网所有的节点和支路，使用图论的方法表示配电网构建邻接矩阵，对每个节点和支路的电气参数进行建模构建节点参数矩阵，利用邻接矩阵和节点参数矩阵构建配电网数学模型，根据构建的数学模型构建凸深度学习模型，通过自适应梯度方法对构建的凸深度学习模型进行参数的更新，采用拓扑规划与链路优化进一步优化配电网的物理结构，通过鲁棒性分析确保规划方案在各种条件下的有效性和安全性，将确认的规划方案实施到实际系统中，并根据实施效果进行反馈调整。

主权项：1.一种基于凸深度学习的鲁棒配电网规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.收集配电网的运行数据，从收集的数据中识别配电网所有的节点和支路，使用图论的方法表示配电网构建邻接矩阵，对每个节点和支路的电气参数进行建模构建节点参数矩阵，利用邻接矩阵和节点参数矩阵构建配电网数学模型；S2.从步骤S1中建立的数学模型中提取特征，构建凸深度学习模型；S3.利用步骤S2构建的凸深度学习模型，通过自适应梯度方法对构建的凸深度学习模型进行参数的更新；S4.在步骤S3的基础上，采用拓扑规划与链路优化进一步优化配电网的物理结构；S5.基于步骤S4拓扑规划的结果，通过鲁棒性分析确保规划方案在各种条件下的有效性和安全性；S6.将步骤S4和S5的优化结果和鲁棒性分析确认的规划方案实施到实际系统中，并根据实施效果进行反馈调整；所述步骤S1中，邻接矩阵表示为A,A是一个N×N的方阵，其中N是配电网中节点的数量，邻接矩阵A中Aij表示节点i和节点j之间是否存在连接；节点参数矩阵表示为M,节点参数矩阵M是一个N×F的矩阵,其中F是每个节点和支路的电气参数数量；利用邻接矩阵A和节点参数矩阵M构建的配电网数学模型为： Pij＝ViIjcosθi-θj+Qijsinθi-θj；公式中，Vi和Vj是节点i和节点j的电压，Rij是从节点i和到节点j的支路参数，Ij是流经支路节点j的电流，Aij表示节点i和节点j之间是否存在连接，邻接矩阵A中如果节点i和节点j之间存在支路，则Aij＝1，否则Aij＝0；Pij是有功功率，Qij是无功功率,θi和θj是节点i和节点j的电压相位角。

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