10.3969/j.issn.1000-8519.2021.16.014
基于改进RBF神经网络的线损不良数据辨别
配电系统中线损的减少对有效利用电力以及配电系统的经济运行非常重要.为了更好地发现有效的降损方法,并为科学规划电网结构收缩目标奠定基础.同时由于海量的电网数据中往往包含错误数据,这些错误数据对线路损耗的计算及预测有很严重的负面影响.针对这些问题,提出一种基于改进RBF神经网络的不良数据辨识模型,可以有效辨识线路损耗的数据中的不良数据,并进行剔除.以上海市某变电站数据为例,验证了该模型的适用性.
线路损耗;不良数据辨识;粒子群算法;RBF神经网络
2021-11-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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