基于聚类和卷积神经网络的台区线损预测方法

摘要

本发明公开了一种基于聚类和卷积神经网络的台区线损预测方法，该方法步骤如下：首先采用PSASP软件搭建电网模型，采集台区线损数据；其次采用K‑means聚类算法‑LOF局部离群因子检测法的组合模型对线损异常数据进行判定和剔除；最后采用粒子群算法对卷积神经网络进行优化，得到PSO‑CNN神经网络，利用PSO‑CNN神经网络对台区线损进行预测分析。本发明将卷积神经网络引入台区线损预测应用中，并结合聚类算法，使线损预测在速度和准确率方面均得到显著提升，有较高的实际应用价值。