发明专利已授权

一种基于聚类及神经网络的含分布式电源配电网电能质量预测方法

📄 申请号：CN201811561343.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-12-20

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q10_06 , G06Q50_06 , G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

神经网络神经网络聚类分析配电网技术

应用场景

智能电网, 分布式电源并网, 电能质量管理, 电力系统调度

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摘要

一种基于聚类及神经网络的含分布式电源配电网电能质量预测方法，包括：训练数据采集及归一化处理；历史输入数据集的聚类划分；训练集和验证集划分；BP神经网络预测模型训练；求取最佳训练集划分方式；预测输入变量值获取及归一化；确定输入变量值的簇类归属；电能质量预测输出及反归一化；电能质量预测结果评估。本发明的优点是：1、利用BP神经网络对含DG配电网电能质量进行了有效预测；2、用k-means聚类算法对神经网络训练集进行分类预处理，对每个类提供不同的预测模型，以克服单独使用BP神经网络存在的易陷入局部最优解的缺点，明显缩小了预测误差；3、多次循环改变训练集、验证集划分方式和隐层节点个数N，提高了得到最优模型的概率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20201225

✅ 授权

20190705

?? 实质审查的生效：

20190611

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：20 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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