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一种基于深度学习的低压台区线损计算方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的低压台区线损计算方法及系统。该计算方法包括:获取深度置信神经网络模型;所述深度置信神经网络模型由深度置信网络模型以及深度神经网络模型组成;采用贪婪学习算法对所述深度置信神经网络模型进行前向训练,得到最优深度置信神经网络模型;采用梯度下降算法对所述最优深度置信神经网络模型进行后向训练,得到线损计算模型;采集低压台区的线损特征值指标;根据所述线损特征值指标,通过线损计算模型,计算低压台区的线损。通过本方法或系统能够快速、准确的计算低压台区线损。

著录项

  • 公开/公告号CN109871622A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 燕山大学;

    申请/专利号CN201910135982.8

  • 发明设计人 卢志刚;刘建恒;

    申请日2019-02-25

  • 分类号G06F17/50(20060101);G06N3/04(20060101);H02J3/00(20060101);

  • 代理机构11569 北京高沃律师事务所;

  • 代理人程华

  • 地址 066000 河北省秦皇岛市河北大街西段438号

  • 入库时间 2024-02-19 10:15:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20190225

    实质审查的生效

  • 2019-06-11

    公开

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