一种基于深度学习的小水电群区域配网最优潮流获取方法.pdfVIP

下载本文档

24
0
约1.31万字
约 11页
2023-06-15 发布于四川
举报
版权申诉

一种基于深度学习的小水电群区域配网最优潮流获取方法.pdf

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明公开了一种基于深度学习的小水电群区域配网最优潮流获取方法，具体包括：采用连续潮流和潮流方程计算方法来生成需要的数据集；将数据集随机分为训练数据(80％)和测试数据(20％)；用训练数据对搭建好的卷积神经网络模型进行训练，学习负荷与发电机输出功率之间的映射关系；输入测试数据直接由训练好的卷积神经网络求得PG和QG；用传统潮流求解器求解剩余变量Vi和θi。本申请能够加快最优潮流问题的求解速度，并具有较高的预测精度。

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113158573 B (45)授权公告日 2022.03.29 (21)申请号 202110471665.0 (51)Int.Cl.