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基于物理模型的概率潮流深度学习计算方法

摘要

本发明公开了基于物理模型的概率潮流深度学习计算方法,主要步骤为:1)获取电力系统数据;2)建立概率潮流分析深度神经网络的损失函数,并对深度神经网络的编码参数θ进行更新;3)利用深度神经网络对电力系统概率潮流进行深度学习;4)建立概率潮流深度学习计算模型;本发明通过结合数据驱动技术与电力领域物理机制,解决了求解概率潮流时所面临的巨大计算成本和计算精度难以平衡问题。

著录项

  • 公开/公告号CN109995031B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆大学;

    申请/专利号CN201910367856.5

  • 发明设计人 余娟;杨燕;杨知方;向明旭;代伟;

    申请日2019-05-05

  • 分类号H02J3/00(20060101);

  • 代理机构50237 重庆缙云专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人王翔

  • 地址 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

  • 入库时间 2022-08-23 11:05:54

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-17

    授权

    授权

  • 2019-08-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):H02J3/00 申请日:20190505

    实质审查的生效

  • 2019-07-09

    公开

    公开

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