检索结果-南通市图书馆

电气自动化 2024年第4期46卷 93-95页

作者：朱铮戴辰蒋超许堉坤肖爽国网上海市电力公司电力科学研究院上海200051 国网上海市电力公司上海200122

针对电力台区内各种数据信息繁多复杂、数据处理能力滞后及用户利用率低下等问题,提出一种新型的台区户变拓扑关系识别方法。通过构建卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网... 详细信息

针对电力台区内各种数据信息繁多复杂、数据处理能力滞后及用户利用率低下等问题,提出一种新型的台区户变拓扑关系识别方法。通过构建卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型,将台区内配电变压器的有功功率、无功功率、电压值、电流值和用户侧的多种用电数据信息转换为CNN-LSTM深度学习神经网络模型;并在CNN模型中融入LSTM模块,以将台区户变拓扑宏观数据关系转换为微观数据信息识别,大大提高台区户变拓扑关系识别和应用能力。通过设置CNN-LSTM深度学习神经网络不同的层次,计算台区户变拓扑关系。通过算例分析,大大提高了用户识别能力,为台区户变拓扑关系识别提供了技术思路。

关键词：卷积神经网络长短期记忆户变拓扑关系识别分析系统卷积神经网络模型用户识别

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