基于聚类和深层信念网络的电网降损优化方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于聚类和深层信念网络的电网降损优化方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取台区样本数据并进行预处理，所述台区样本数据包括静态指数和动态运行条件数据；基于所述静态指数，采用聚类算法对台区进行分类；对每种类型台区构建相应的基于深层信念网络的台区线损率计算模型，并训练；基于台区样本数据及训练好的台区线损率计算模型，采用灵敏度分析法获取不同影响程度的线损率影响因素；基于所述不同影响程度的线损率影响因素生成电网降损措施，实现降损优化。与现有技术相比，本发明具有降损效果好，提高降损措施的准确性、合理性和有效性等优点。