[发明专利]一种基于GRU模型的台区线损率预测方法在审
| 申请号： | 201910891550.X | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110598854A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 王峰;陈杰;何海波;丁忠安;高琛;林女贵;李建新;叶强;洪桂峰 | 申请（专利权）人： | 国网福建省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/18 |
| 代理公司： | 35100 福州元创专利商标代理有限公司 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350003 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于GRU模型的台区线损率预测方法，包括以下步骤：步骤S1:采集台区多维电气特征指标参数数据，构成原始数据；步骤S2:对原始数据进行进行归一化处理，同时采用数据平滑技术对少量错误数据进行清洗处理,得到训练集数据和测试集数据；步骤S3:构建GRU深度学习模型，并初始化基本参数；步骤S4:将训练集数据作为输入，训练GRU网络参数，获得深度预测模型；步骤S5:将测试数据输入训练好的GRU网络模型中，进行台区线损率误差测试分析；步骤S6:根据得到的最优深度预测模型，输入新增台区的电气特征参数，预测得到相应的线损率。本发明可以准确预测分析台区线损率，为台区电力系统稳定、安全、高效运转提供重要理论依据。 | ||
| 搜索关键词： | 台区 线损 训练集数据 深度预测 原始数据 预测 电力系统稳定 电气特征参数 测试集数据 归一化处理 测试数据 错误数据 电气特征 基本参数 清洗处理 数据平滑 网络参数 网络模型 误差测试 指标参数 重要理论 初始化 多维 构建 分析 采集 运转 安全 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于GRU模型的台区线损率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1:采集台区多维电气特征指标参数数据，构成原始数据；/n步骤S2:对原始数据进行进行归一化处理，同时采用数据平滑技术对少量错误数据进行清洗处理,得到处理后的数据随机分为训练集数据和测试集数据；/n步骤S3:构建GRU深度学习模型，并初始化基本参数；/n步骤S4:将训练集数据作为输入，训练GRU网络参数，获得深度预测模型；/n步骤S5:将测试数据输入训练好的GRU网络模型中，进行台区线损率误差测试分析，如果满足预设要求则得到最优深度预测模型并转入S6，否则转入步骤S3微调网络模型基本参数；/n步骤S6:根据得到的最优深度预测模型，输入新增台区的电气特征参数，预测得到相应的线损率。/n
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