买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利用于微观尺度下不同用电场景的城市变电站选址优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115760226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211362248.3，技术领域涉及：G06Q30/0204；该发明授权用于微观尺度下不同用电场景的城市变电站选址优化方法是由冯晨琦;姚尧;谢纪腾设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于微观尺度下不同用电场景的城市变电站选址优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于微观尺度下不同用电场景的城市变电站选址优化方法，对初始数据集中的电力数据提取出不同用电场景下的时序用电负荷样本数据集；对点、线、面多源空间数据预处理得到电力驱动因素文本数据集；基于随机森林方法，构建多场景用电功率拟合模型；根据多场景用电功率拟合模型拟合得到的微观尺度用电负荷空间分布，基于区域生长算法划分每个变电站的供电范围；引入LSCP覆盖模型，建立变电站选址优化模型，使用遗传算法求解得到该变电站选址优化模型的最优值，即得到最优的变电站选址结果。本发明的有益效果是：有效选择出了不同用电场景下的变电站位置，提高了城市电网覆盖率与变压器利用率，为城市电网规划提供高效的方案。

本发明授权用于微观尺度下不同用电场景的城市变电站选址优化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于微观尺度下不同用电场景的城市变电站选址优化方法，其特征在于：包括： S1：对初始数据集中的电力大数据进行数据清洗与聚合处理，提取出不同用电场景下的时序用电负荷样本数据集； S2：对点、线、面多源空间数据进行数据预处理，得到电力驱动因素文本数据集； S3：基于随机森林方法，结合时序用电负荷样本数据集和电力驱动因素文本数据集，构建多场景用电功率拟合模型； S4：根据多场景用电功率拟合模型拟合得到的微观尺度用电负荷空间分布，基于区域生长算法划分每个变电站的供电范围； S5：引入LSCP覆盖模型，建立基于LSCP的变电站选址优化模型，使用遗传算法求解得到该变电站选址优化模型的最优值，即得到最优的变电站选址结果； 所述变电站选址优化模型的构建过程如下： 引入LSCP覆盖模型，基于城市电网多场景电力负荷空间分布与配电网络的特性：变压器容量、变压器台数、功率因数、供电半径、最大负载率，考虑实际的变电站供电范围划分，同时最大化城市电网覆盖和电网设备的利用率，建立了基于LSCP的变电站选址模型，该变电站选址模型可以表述为：在城市区域范围内，以最小数量的110kV终端变电站 来覆盖所有的用电需求点，目标是最大化电网覆盖率以及配变利用率，电网覆盖率为得到供电的用电需求点数量与总的用电需求点数量的比值，配变利用率定义为变电站当前负载率与最大负载率的比值，该变电站选址模型的数学表达如下： 目标函数： 约束条件： 1 2 3 其中，W1表示覆盖率权重，W2表示利用率权重，如果变电站j被选中，则Yj=1；否则，Yj=0，如果用电需求点i被分配，则Yi=1，否则，Yi=0，i和j分别表示用电需求点索引和变电站索引，表示变电站j实际输出的有功功率，Ti表示用电需求点总数，Tj表示被选择的变电站总数，Lj表示变电站j的最大负载率,Cj表示变电站j主变压器的总容量，dij表示需求点i到变电站j之间的距离，R表示变电站的供电半径。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。