[发明专利]一种大规模配电网故障预测的快速神经网络训练方法在审
| 申请号： | 202310726480.9 | 申请日： | 2023-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN116933623A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 秦丽文;周毅波;周柯;俞小勇;陈绍南;金庆忍;吴丽芳;张碧芸;李克文 | 申请（专利权）人： | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;H02J3/00;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/04;G06N3/084;G06Q50/06;G06F111/04;G06F113/04 |
| 代理公司： | 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 45117 | 代理人： | 黎华艳 |
| 地址： | 530000 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种大规模配电网故障预测的快速神经网络训练，属于配电网预测技术领域，该方法通过获取配电网的运行数据；对配电网的运行数据进行预处理；对神经网络的目标函数的约束函数进行松弛，得到新的目标函数；根据配电网的拓扑结构和故障类型、新的目标函数构建神经网络模型，将预处理后的数据输入神经网络模型进行训练，所述训练包括并行训练，使训练完后的神经网络模型输出配电网故障预测结果。通过新的目标函数设置能够提高提高训练速度，实现并行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 大规模 配电网 故障 预测 快速 神经网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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