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一种基于组合赋权法和深度学习的配电网线损计算方法

摘要

一种基于组合赋权法和深度学习的配电网线损计算方法,属于配电网理论线损计算技术领域。本发明采用深度学习GRU网络模型拟合电气参数与理论线损非线性关系,提高了传统BP算法的非线性函数逼近能力,且针对目前智能算法所需电气参数的选取大多依靠经验的问题,综合考虑主客观因素,提出互信息理论和层次分析法相结合的组合赋权法,对不同电气参数影响权重进行排序,确定最优输入参数,改善了配电网理论线损计算性能。

著录项

  • 公开/公告号CN112883633A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北电力大学;

    申请/专利号CN202110045657.X

  • 发明设计人 杨冬锋;付强;刘晓军;姜超;

    申请日2021-01-14

  • 分类号G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构22206 长春市吉利专利事务所(普通合伙);

  • 代理人李晓莉

  • 地址 132012 吉林省吉林市船营区长春路169号

  • 入库时间 2023-06-19 11:11:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-11

    授权

    发明专利权授予

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