基于数据驱动的配电网规划投资决策方法

随着电力系统智能化和互动化的发展,配电网规划要素不断增加,以配电网投资效益机理分析为基础的规划投资决策模型构建越发困难。针对这一问题,提出了一种基于数据驱动的配电网规划投资决策方法。首先结合配电网规划目标及区域情况,构建规划投资指标体系。其次以与效益指标相关的各因素指标为输入,利用深度学习构建配电网投资效益模型,并通过迁移学习解决深度学习难以在小样本情况下有效应用的问题。在上述基础上,将投资效益模型替代配电网规划投资模型中的目标函数,并利用遗传算法对规划投资模型进行求解,获取规划投资方案。最后,通过算例分析验证了该方法的可行性与有效性。