[发明专利]一种基于组合赋权法和深度学习的配电网线损计算方法有效
| 申请号： | 202110045657.X | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112883633B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 杨冬锋;付强;刘晓军;姜超 | 申请（专利权）人： | 东北电力大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长春市吉利专利事务所(普通合伙) 22206 | 代理人： | 李晓莉 |
| 地址： | 132012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 一种基于组合赋权法和深度学习的配电网线损计算方法，属于配电网理论线损计算技术领域。本发明采用深度学习GRU网络模型拟合电气参数与理论线损非线性关系，提高了传统BP算法的非线性函数逼近能力，且针对目前智能算法所需电气参数的选取大多依靠经验的问题，综合考虑主客观因素，提出互信息理论和层次分析法相结合的组合赋权法，对不同电气参数影响权重进行排序，确定最优输入参数，改善了配电网理论线损计算性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 组合 赋权法 深度 学习 配电 网线 计算方法 | ||
【主权项】：
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