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申请/专利权人：深圳友讯达科技股份有限公司

摘要：本发明涉及配电网FTU领域，尤其涉及一种配电网FTU优化配置方法、装置、设备及存储介质。该方法包括以下步骤：获取区域用电行为监测数据及区域配电网结构图；对区域配电网结构图进行用电节点提取，以得到区域用电节点；基于区域用电行为监测数据以得到多时段用电行为数据；基于多时段用电行为数据对区域用电节点进行节点负荷定量挖掘，从而得到节点负荷曲线；对节点负荷曲线进行多尺度波动分布量化，以生成节点负荷差异特征；对节点负荷差异特征进行周期电力需求特征分析，得到节点周期电力需求数据；基于节点周期电力需求数据得到区域节点动态负载数据。本发明实现了高效的FTU配置优化。

主权项：1.一种配电网FTU优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取区域用电行为监测数据及区域配电网结构图；对区域配电网结构图进行用电节点提取，以得到区域用电节点；基于区域用电行为监测数据以得到多时段用电行为数据；基于多时段用电行为数据对区域用电节点进行节点负荷定量挖掘，从而得到节点负荷曲线；步骤S2：对节点负荷曲线进行多尺度波动分布量化，以生成节点负荷差异特征；对节点负荷差异特征进行周期电力需求特征分析，得到节点周期电力需求数据；步骤S2的具体步骤为：步骤S21：对节点负荷曲线进行多尺度波动分布量化，生成节点负荷变化频率数据；所述多尺度波动分布量化具体为：使用信号处理方法分析和提取负荷曲线的频率特征；所述节点负荷变化频率数据具体为：每个节点在不同频率段上的负荷变化频率，用于描述节点负荷的频率特征；步骤S22：对节点负荷变化频率数据进行不确定性边界异同分析，以生成节点负荷差异特征；所述不确定性边界异同分析具体为：确定节点负荷的不确定性边界和异同特征，用于识别和量化节点负荷的差异特征；步骤S23：对节点负荷差异特征进行用电模式聚类划分，生成多个节点聚类群；步骤S24：对多个节点聚类群进行周期电力需求特征分析，得到节点周期电力需求数据；步骤S3：基于节点周期电力需求数据得到区域节点动态负载数据；对区域节点动态负载数据进行负载趋势演变分析，以生成配电负载预测数据；步骤S4：获取配电网线路参数；基于区域配电网结构图生成配电网节点线路数据；基于区域节点动态负载数据对配电网线路参数进行线路负载计算，以得到线路负载率；基于线路负载率对配电网节点线路数据进行线路损耗分析，以得到线路损耗数据；步骤S5：对区域用电节点进行节点间负载分布分析，生成配电网负载分布数据；基于配电网负载分布数据及线路损耗数据进行FTU空间布局优化，以得到FTU布局优化数据；步骤S5的具体步骤为：步骤S51：对区域用电节点进行拓扑结构分析，以得到配电网拓扑结构数据；步骤S52：基于配电网拓扑结构数据进行节点间负载分布分析，生成配电网负载分布数据；步骤S53：基于配电网负载分布数据及线路损耗数据进行配电效能分析，以得到配电网效能数据；步骤S54：基于配电网效能数据对区域用电节点进行FTU空间布局优化，以得到FTU布局优化数据；所述FTU空间布局优化具体为：考虑节点的电力负荷、供电可靠性及线路损耗，优化FTU的位置和数量；步骤S6：基于FTU布局优化数据及配电负载预测数据进行FTU优化配置决策，构建配电网FTU优化策略，以执行配电网FTU优化配置作业；步骤S6的具体步骤为：步骤S61：对配电网FTU进行节点FTU容量分析，以得到配电网节点FTU容量数据；步骤S62：基于配电负载预测数据对配电网FTU进行动态输出功率规划，以得到FTU动态功率规划数据；步骤S63：基于FTU动态功率规划数据对配电网节点FTU容量数据进行节点容量调整，生成FTU容量动态优化数据；步骤S64：基于FTU布局优化数据及FTU容量动态优化数据进行FTU优化配置决策，构建配电网FTU优化策略，以执行配电网FTU优化配置作业；所述FTU优化配置决策具体为：考虑节点的位置布局、容量需求和电力供需平衡，确定每个节点的FTU数量、容量大小和位置。

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