基于深度学习的台区线损分析方法

摘要：

该文提出了一种基于深度学习技术的台区线损分析方法.首先,构建了基于门控循环单元的多层网络结构.然后,结合多个维度的台区电气特征参数作为输入进行训练,获得了相应的深度学习线损率计算模型.最后,基于若干小区的实测数据,验证了所提方法的有效性.实验结果表明,与已有文献中采用反向传播(back propagation,BP)神经网络预测方法相比,所提方法具有更优的线损预测精度和计算效率,可以分别获得10.7％和25.5％的性能提升.

关键词：深度学习网络、门控循环单元、预测模型、台区线损计算

所属期刊栏目：44

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网有限公司总部科技项目SGITG-201719SQFJ-FF05

在线出版日期：2020-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：769-774