一種輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法及其優(yōu)選系統(tǒng)。算法包括以下步驟：一、初始化電網(wǎng)系統(tǒng)各類網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)。二、設(shè)置迭代次數(shù)及最大迭代次數(shù)。三、計算雅可比矩陣，求出當(dāng)前潮流的準(zhǔn)確評估值。四、判斷當(dāng)前潮流準(zhǔn)確評估值的收斂性，求出非線性代數(shù)方程組的解■’輸出潮流不收斂信息，退出迭代。五、求出不同方案下整體網(wǎng)損影響值。六、將網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)映射為d維向量。七、構(gòu)造靈敏度偏導(dǎo)系數(shù)作為分類器的優(yōu)化函數(shù)，選擇并剔除影響差異較小的方案。八、根據(jù)靈敏度數(shù)據(jù)排序的方案進(jìn)行聚類。九、輸出優(yōu)化方案結(jié)果。本發(fā)明能解決因網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋸?fù)雜、數(shù)據(jù)量大導(dǎo)致的靈敏度狀態(tài)空間呈幾何級數(shù)比例增長、分析人員工作效率低等問題。
【專利說明】一種輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于隨機鄰域嵌入數(shù)據(jù)降維的輸電 網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法及使用該優(yōu)選算法的輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 電力系統(tǒng)潮流計算是研究電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運行情況的一種計算，它根據(jù)給定的數(shù) 據(jù)，計算母線的電壓、各元件的功率及網(wǎng)損，并對電網(wǎng)各處的運行狀態(tài)進(jìn)行評估。再根據(jù)計 算得到的數(shù)據(jù)對電網(wǎng)系統(tǒng)的運行進(jìn)行監(jiān)測和優(yōu)化，從而提高供電方案或運行方式的合理 性、可靠性和經(jīng)濟性。對于正在運行的電力系統(tǒng)，通過潮流計算可以評估當(dāng)前系統(tǒng)中母線的 電壓、支路的功率等參數(shù)是否超限；如果出現(xiàn)異常，就應(yīng)采取措施，調(diào)整運行方式。對于處于 設(shè)計階段的電力系統(tǒng)，通過潮流計算可以有效判斷出電網(wǎng)系統(tǒng)架設(shè)方案的安全性、經(jīng)濟性， 從而在設(shè)計之初判斷當(dāng)前電網(wǎng)設(shè)計方案的質(zhì)量。
[0003] 網(wǎng)損計算是電力系統(tǒng)潮流計算中較為復(fù)雜的一部分。在傳統(tǒng)網(wǎng)損優(yōu)化系統(tǒng)中，需 要人為指定各種不同的靈敏度計算方案，然后在分析人員經(jīng)驗指導(dǎo)下進(jìn)行降損方案的選 擇。由于輸電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋸?fù)雜，數(shù)據(jù)量較大，所得到的靈敏度方案狀態(tài)空間呈幾何級數(shù)比例 增長，極大的降低了分析人員的工作效率。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于隨機鄰域嵌入數(shù)據(jù)降維的輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方 案優(yōu)選算法及使用該優(yōu)選算法的輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選系統(tǒng)。該網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選 算法及優(yōu)選系統(tǒng)，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中因輸電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋸?fù)雜、數(shù)據(jù)量大而導(dǎo)致的靈敏度 狀態(tài)空間呈幾何級數(shù)比例增長、分析人員工作效率低等問題。
[0005] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了以下技術(shù)方案：一種輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選 算法，該算法包括以下步驟：
[0006] (1)初始化電網(wǎng)系統(tǒng)各類網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)；
[0007] (2)設(shè)置迭代次數(shù)k = 0及最大迭代次數(shù)Kmax ;
[0008] (3)計算雅可比矩陣-B'與-B〃，并根據(jù)雅可比矩陣-B'與-B〃求出當(dāng)前潮流的準(zhǔn) 確評估值U;
[0009] (4)判斷當(dāng)前潮流的準(zhǔn)確評估值U的收斂性，并根據(jù)其收斂性求出非線性代數(shù)方 程組的解x(k+1);輸出潮流不收斂信息，退出迭代；
[0010] (5)確定維數(shù)d和關(guān)聯(lián)概率k，根據(jù)維數(shù)d和關(guān)聯(lián)概率k求出不同方案下的整體網(wǎng) 損的影響值；
[0011] (6)根據(jù)求解最優(yōu)化，將網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)映射為一個d維的向量；
[0012] (7)構(gòu)造靈敏度偏導(dǎo)系數(shù)作為分類器的優(yōu)化函數(shù)，選擇并剔除影響差異較小的方 案； 一
[0013] (8)根據(jù)靈敏度數(shù)據(jù)排序的方案進(jìn)行聚類。
[0014] 進(jìn)一步的，步驟（1)中所述的初始化電網(wǎng)系統(tǒng)各類網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)的具體過程 為：
[0015] (1. 1)輸入電網(wǎng)及節(jié)點注入各類網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)；
[0016] (1. 2)計算節(jié)點導(dǎo)納矩陣參數(shù)；
[0017] (1. 3)設(shè)置節(jié)點電壓初值x(Q);
[0018] 進(jìn)一步的，步驟（4)中所述的"判斷當(dāng)前潮流的準(zhǔn)確評估值U的收斂性，并根據(jù)其 收斂性求出非線性代數(shù)方程組的解X (k+1);輸出潮流不收斂信息，退出迭代；"的具體過程 為：
[0019] (4. 1)判斷當(dāng)前潮流的準(zhǔn)確評估值是否收斂；若收斂，則計算潮流分布，輸出非線 性代數(shù)方程組的解X(k+1>，退出迭代；若不收斂，則執(zhí)行步驟（4.2) ;
[0020] (4. 2)求解修正方程，獲得迭代修正量△ x(k);
[0021] (4. 3)用修正量修正，獲得第k+1步迭代的解向量，且更新x(k+1) = x(k)+ Λ x(k);
[0022] (4· 4)令k = k+1，并判斷k是否大于Kmax ;若是，則輸出潮流不收斂信息，退出迭 代；若否，則返回步驟（3)，繼續(xù)迭代。
[0023] 進(jìn)一步的，步驟（6)中所述的"根據(jù)求解最優(yōu)化，將網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)映射為一個d 維的向量；"的具體過程為：
[0024] 將靈敏度數(shù)據(jù)作為初始可行解Y0,產(chǎn)生可行點集合Y ;可行點集合Y包括Y1至Yn， 使得Yi恰好是問題的一個局部最優(yōu)解，或者使Υ收斂到問題的最優(yōu)解；此時最優(yōu)解附近寬 度為d的區(qū)域，即為d維的向量。
[0025] 更進(jìn)一步的，本發(fā)明還涉及一種應(yīng)用上述輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法的優(yōu)選 系統(tǒng)，包括網(wǎng)損計算子系統(tǒng)和人機交互子系統(tǒng)。
[0026] 所述的網(wǎng)損計算子系統(tǒng)包括電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫交互模塊、網(wǎng)損結(jié)果輸出模塊、計算過程 記錄模塊和智能方案推薦模塊。所述的電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫交互模塊，其與電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫相連，用于 從電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，為網(wǎng)損計算模塊提供必要的電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息。所述的網(wǎng)損結(jié)果輸出 模塊，用于根據(jù)電網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法進(jìn)行計算，得出所有可能結(jié) 果。所述的計算過程記錄模塊，用于將計算過程中的重要數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，以便日后查看。所 述的智能方案推薦模塊，用于將網(wǎng)損結(jié)果輸出模塊輸出的結(jié)果進(jìn)行選優(yōu)和聚類，向分析人 員推薦優(yōu)化方案；
[0027] 所述的人機交互子系統(tǒng)包括節(jié)點與線路選擇界面、計算需求選擇模塊、人工修正 模塊和最終結(jié)果顯示模塊。所述的節(jié)點與線路選擇界面，用于提供多種區(qū)域選擇方式，使分 析人員選擇需要進(jìn)行優(yōu)化和推薦的電網(wǎng)區(qū)域。所述的計算需求選擇模塊，用于通過一定的 規(guī)則，與分析人員的需求進(jìn)行匹配，給出不同層次和區(qū)域的網(wǎng)損分析方案。所述的人工修正 模塊，用于和分析人員進(jìn)行交互，允許人工干預(yù)靈敏度計算過程。所述的最終結(jié)果顯示模 塊，用于對網(wǎng)損的靈敏度計算結(jié)果進(jìn)行選擇，向分析人員提供網(wǎng)損靈敏度優(yōu)選方案。
[0028]由以上技術(shù)方案可知，本發(fā)明能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中因輸電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋸?fù)雜、數(shù)據(jù) 量大而導(dǎo)致的靈敏度狀態(tài)空間呈幾何級數(shù)比例增長、分析人員工作效率低等問題，通過基 于隨機鄰域嵌入數(shù)據(jù)降維的輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法來對海量高維靈敏度數(shù)據(jù)進(jìn) 行降維分析，判斷出有效的降損方案。首先，本發(fā)明通過使用隨機領(lǐng)域嵌入數(shù)據(jù)降維，縮減 了靈敏度方案計算時間。其次，本發(fā)明通過構(gòu)造靈敏度偏導(dǎo)系數(shù)作為分類器的優(yōu)化函數(shù)，實 現(xiàn)智能推薦降損靈敏度方案，提高了分析人員進(jìn)行網(wǎng)損分析時的工作效率。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0029] 圖1是本發(fā)明的輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法的流程圖；
[0030] 圖2是本發(fā)明的輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實施方式】
[0031] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步說明：
[0032] 如圖1所示，一種輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法，該算法包括以下步驟：
[0033] 一種輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法，該算法包括以下步驟：
[0034] (1)初始化電網(wǎng)系統(tǒng)各類網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)。
[0035] (1. 1)輸入電網(wǎng)及節(jié)點注入各類網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)。
[0036] (1. 2)計算節(jié)點導(dǎo)納矩陣參數(shù)。
[0037] (1. 3)設(shè)置節(jié)點電壓初值X(Q)。
[0038] (2)設(shè)置迭代次數(shù)k = 0及最大迭代次數(shù)Kmax。
[0039] (3)計算雅可比矩陣-B'與-B〃，并根據(jù)雅可比矩陣-B'與-B〃求出當(dāng)前潮流的準(zhǔn) 確評估值U。
[0040] (4)判斷當(dāng)前潮流的準(zhǔn)確評估值U的收斂性，并根據(jù)其收斂性求出非線性代數(shù)％ 程組的解X (k+1> ;輸出潮流不收斂信息，退出迭代。
[0041] (4. 1)判斷當(dāng)前潮流的準(zhǔn)確評估值是否收斂；若收斂，則計算潮流分布，輸出非$ 性代數(shù)方程組的解x(k+1)，退出迭代；若不收斂，則執(zhí)行步驟（4. 2)。
[0042] (4. 2)求解修正方程，獲得迭代修正量Δ x(k)。
[0043] (4. 3)用修正量修正，獲得第k+Ι步迭代的解向量，且更新x(k+1) = x(k)+ Λ χω。
[0044] (4_ 4)令k = k+1，并判斷k是否大于Kmax ;若是，則輸出潮流不收斂信息,退出迭 代；若否，則返回步驟（3)，繼續(xù)迭代。
[0045] (5)確定維數(shù)d和關(guān)聯(lián)概率k,根據(jù)維數(shù)d和關(guān)聯(lián)概率k求出在P/P1〇ss，q/ Ploss, New Line/Ploss, DelLine/PLoss, NewTransformer/Ploss, DelTransforme r/PLoss 等不同方案下整體網(wǎng)損的影響值。
[0046] (6)根據(jù)求解最優(yōu)化，將網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)映射為一個d維的向量。具體過程為：將 靈敏度數(shù)據(jù)作為初始可行解Y0,產(chǎn)生可行點集合Y ;可行點集合Y包括Y1至Yn,使得Yi恰 好是問題的一個局部最優(yōu)解，或者使Y收斂到問題的最優(yōu)解；此時最優(yōu)解附近寬度為d的區(qū) 域，即為d維的向量。
[0047] (7)構(gòu)造靈敏度偏導(dǎo)系數(shù)作為分類器的優(yōu)化函數(shù)，選擇并剔除影響差異較小的方 案。
[0048] (8)根據(jù)靈敏度數(shù)據(jù)排序的方案進(jìn)行聚類。將聚類中的方案打包顯示給研究人員 進(jìn)行人工篩查。
[0049] 進(jìn)一步的，如圖2所示，本發(fā)明還涉及一種應(yīng)用上述輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選 算法的優(yōu)選系統(tǒng)，包括網(wǎng)損計算子系統(tǒng)和人機交互子系統(tǒng)。
[0050] 所述的網(wǎng)損計算子系統(tǒng)包括電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫交互模塊、網(wǎng)損結(jié)果輸出模塊、計算過程 記錄模塊和智能方案推薦模塊。所述的電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫交互模塊，其與電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫相連，用于 從電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，為網(wǎng)損計算模塊提供必要的電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息。所述的網(wǎng)損結(jié)果輸出 模塊，用于根據(jù)電網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法進(jìn)行計算，得出所有可能結(jié) 果。所述的計算過程記錄模塊，用于將計算過程中的重要數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，以便日后查看。所 述的智能方案推薦模塊，用于將網(wǎng)損結(jié)果輸出模塊輸出的結(jié)果進(jìn)行選優(yōu)和聚類，向分析人 員推薦優(yōu)化方案；
[0051] 所述的人機交互子系統(tǒng)包括節(jié)點與線路選擇界面、計算需求選擇模塊、人工修正 模塊和最終結(jié)果顯示模塊。所述的節(jié)點與線路選擇界面，用于提供多種區(qū)域選擇方式，使分 析人員選擇需要進(jìn)行優(yōu)化和推薦的電網(wǎng)區(qū)域。所述的計算需求選擇模塊，用于通過一定的 規(guī)則，與分析人員的需求進(jìn)行匹配，給出不同層次和區(qū)域的網(wǎng)損分析方案。所述的人工修正 模塊，用于和分析人員進(jìn)行交互，允許人工千預(yù)靈敏度計算過程。所述的最終結(jié)果顯示模 塊，用于對網(wǎng)損的靈敏度計算結(jié)果進(jìn)行選擇，向分析人員提供網(wǎng)損靈敏度優(yōu)選方案。
[0052] 本發(fā)明的工作原理：
[0053]為了對海量靈敏度計算數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并給出合理的降損方案聚類，本發(fā)明提出 了一種基于隨機鄰域嵌入數(shù)據(jù)降維的輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法及系統(tǒng)。首先，本發(fā) 明將隨機鄰域嵌入數(shù)據(jù)降維方法應(yīng)用到了輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選中。其次，本發(fā)明將 各類靈敏度指標(biāo)間的偏導(dǎo)關(guān)系值進(jìn)行隨機概率距離計算，映射為一個η維的元素獨立向 量，構(gòu)造了靈敏度偏導(dǎo)系數(shù)作為分類器的插入優(yōu)化函數(shù)。再次，本發(fā)明選擇并剔除影響差異 較小的方案，最終給出根據(jù)靈敏度排序的方案聚類結(jié)果。通過該方法，本發(fā)明所述的優(yōu)選系 統(tǒng)能夠給分析人員提供更好的降損方案分類模式。本發(fā)明具有網(wǎng)損靈敏度計算優(yōu)化、多標(biāo) 準(zhǔn)網(wǎng)損計算、智能降損方案推薦等特點。
[0054]以上所述的實施例僅僅是對本發(fā)明的優(yōu)選實施方式進(jìn)行描述，并非對本發(fā)明的范 圍進(jìn)行限定，在不脫離本發(fā)明設(shè)計精神的前提下，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員對本發(fā)明的技術(shù)方 案作出的各種變形和改進(jìn)，均應(yīng)落入本發(fā)明權(quán)利要求書確定的保護范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1. 一種輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法，其特征在于：該算法包括以下步驟： (1) 初始化電網(wǎng)系統(tǒng)各類網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)； (2) 設(shè)置迭代次數(shù)k = 0及最大迭代次數(shù)Kmax ; (3) 計算雅可比矩陣-B'與-B〃，并根據(jù)雅可比矩陣-B'與-B〃求出當(dāng)前潮流的準(zhǔn)確評 估值U ; (4) 判斷當(dāng)前潮流的準(zhǔn)確評估值U的收斂性，并根據(jù)其收斂性求出非線性代數(shù)方程組 的解x(k+1);輸出潮流不收斂信息，退出迭代； (5) 確定維數(shù)d和關(guān)聯(lián)概率k，根據(jù)維數(shù)d和關(guān)聯(lián)概率k求出不同方案下的整體網(wǎng)損的 影響值； (6) 根據(jù)求解最優(yōu)化，將網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)映射為一個d維的向量； (7) 構(gòu)造靈敏度偏導(dǎo)系數(shù)作為分類器的優(yōu)化函數(shù)，選擇并剔除影響差異較小的方案； (8) 根據(jù)靈敏度數(shù)據(jù)排序的方案進(jìn)行聚類。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法，其特征在于：步驟（1) 中所述的初始化電網(wǎng)系統(tǒng)各類網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)的具體過程為： (1. 1)輸入電網(wǎng)及節(jié)點注入各類網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)； (1. 2)計算節(jié)點導(dǎo)納矩陣參數(shù)； (1.3)設(shè)置節(jié)點電壓初值xw)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法，其特征在于：步驟（4) 中所述的"判斷當(dāng)前潮流的準(zhǔn)確評估值U的收斂性，并根據(jù)其收斂性求出非線性代數(shù)方程 組的解x (k+1);輸出潮流不收斂信息，退出迭代；"的具體過程為： (4. 1)判斷當(dāng)前潮流的準(zhǔn)確評估值是否收斂；若收斂，則計算潮流分布，輸出非線性代 數(shù)方程組的解x(k+1)，退出迭代；若不收斂，則執(zhí)行步驟（4.2); (4.2)求解修正方程，獲得迭代修正量Λ x(k); (4. 3)用修正量修正，獲得第k+1步迭代的解向量，且更新x(k+1) = x(k)+ Λ x(k> ; (4. 4)令k = k+1，并判斷k是否大于Kmax ;若是，則輸出潮流不收斂信息，退出迭代； 若否，則返回步驟（3)，繼續(xù)迭代。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法，其特征在于：步驟（6) 中所述的"根據(jù)求解最優(yōu)化，將網(wǎng)損靈敏度數(shù)據(jù)映射為一個d維的向量；"的具體過程為： 將靈敏度數(shù)據(jù)作為初始可行解Y0,產(chǎn)生可行點集合Y ;可行點集合Y包括Y1至Yn，使 得Yi恰好是問題的一個局部最優(yōu)解，或者使Υ收斂到問題的最優(yōu)解；此時最優(yōu)解附近寬度 為d的區(qū)域，即為d維的向量。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法的系統(tǒng)，其特征在于： 包括網(wǎng)損計算子系統(tǒng)和人機交互子系統(tǒng)； 所述的網(wǎng)損計算子系統(tǒng)包括電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫交互模塊、網(wǎng)損結(jié)果輸出模塊、計算過程記錄 模塊和智能方案推薦模塊；所述的電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫交互模塊，其與電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫相連，用于從電網(wǎng) 數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，為網(wǎng)損計算模塊提供必要的電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息；所述的網(wǎng)損結(jié)果輸出模塊，用 于根據(jù)電網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過輸電網(wǎng)網(wǎng)損靈敏度方案優(yōu)選算法進(jìn)行計算，得出所有可能結(jié)果；所述 的計算過程記錄模塊，用于將計算過程中的重要數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，以便日后查看；所述的智能 方案推薦模塊，用于將網(wǎng)損結(jié)果輸出模塊輸出的結(jié)果進(jìn)行選優(yōu)和聚類，向分析人員推薦優(yōu) 化方案； 所述的人機交互子系統(tǒng)包括節(jié)點與線路選擇界面、計算需求選擇模塊、人工修正模塊 和最終結(jié)果顯示模塊；所述的節(jié)點與線路選擇界面，用于提供多種區(qū)域選擇方式，使分析人 員選擇需要進(jìn)行優(yōu)化和推薦的電網(wǎng)區(qū)域；所述的計算需求選擇模塊，用于通過一定的規(guī)則， 與分析人員的需求進(jìn)行匹配，給出不同層次和區(qū)域的網(wǎng)損分析方案；所述的人工修正模塊， 用于和分析人員進(jìn)行交互，允許人工干預(yù)靈敏度計算過程；所述的最終結(jié)果顯示模塊，用于 對網(wǎng)損的靈敏度計算結(jié)果進(jìn)行選擇，向分析人員提供網(wǎng)損靈敏度優(yōu)選方案。
【文檔編號】G06Q50/06GK104217374SQ201410436512
【公開日】2014年12月17日 申請日期:2014年8月29日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月29日
【發(fā)明者】王正風(fēng), 戴長春, 王松, 趙學(xué)會, 朱六璋, 夏同飛, 劉祥, 余麗, 秦婷 申請人:國網(wǎng)安徽省電力公司, 安徽南瑞繼遠(yuǎn)軟件有限公司