[发明专利]基于LSTM神经网络和改进SCADA数据的抗差线路参数辨识方法在审
| 申请号： | 202110793737.3 | 申请日： | 2021-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN113537338A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 蒋正威;卢敏;孔贺;潘玲玲;阙凌燕;刘俊;徐鹏;薛安成;钱海峰 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H02H7/26 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 刘正君 |
| 地址： | 313000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM神经网络和改进SCADA数据的抗差线路参数辨识方法，该方法包括建立包含不同运行条件下不同线路SCADA数据训练集；改进SCADA数据，建立LSTM神经网络，输入改进SCADA数据训练LSTM神经网络；将改进后的待辨识线路两端量测SCADA数据作为输入数据输入训练好的LSTM神经网络获取预测值；基于中位数抗差估计，去除预测值中的异常数据及噪声，作为最终辨识结果。将LSTM神经网络与改进SCADA数据相结合，旨在利用神经网络进行线路参数辨识，提高线路辨识方法的鲁棒性；改进的SCADA输入数据构建方法能提高LSTM神经网络的模型学习效果和辨识精度。应用中位数抗差，去除预测值中的异常数据及噪声，提高预测结果的精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm 神经网络 改进 scada 数据 线路 参数 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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