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基于自编码器与时域卷积神经网络算法的配电网线损分析
1
作者
刘超
侯人杰
《软件导刊》
2024年第9期63-69,共7页
复杂的配电网环境中存在线损计算精确性、实时性不足的问题,因此提出基于循环神经网络自编码器改进的TCN-BiGRU配电网线损预测方法。选用擅长处理时间序列的TCN神经网络模型作为主干特征提取网络,在TCN中融入BiGRU单元以有效解决梯度消...
复杂的配电网环境中存在线损计算精确性、实时性不足的问题,因此提出基于循环神经网络自编码器改进的TCN-BiGRU配电网线损预测方法。选用擅长处理时间序列的TCN神经网络模型作为主干特征提取网络,在TCN中融入BiGRU单元以有效解决梯度消失问题。在此基础上,结合循环神经网络自编码器对线损异常值进行无监督分类并标记,通过softmax损失函数预测线损率异常原因,并制定相应降损措施,同时利用改进后的TCN-BiGRU算法对线损进行预测及成因分析。实验结果表明,与传统的配电网线损预测方法相比,该线损预测方法的均方根误差相较于传统的EMD-LSTM与PSO-CNN算法分别降低了0.03699和0.00402,在线损成因分析方面的准确率相较于ResNet50与DBN-DNN算法分别提高了1.500%和5.841%,为分布式电源接入后配电网节能降损、实现电网双碳目标提供了科学的参考依据。
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关键词
循环神经网络自编码器
TCN-BiGRU
线
损
预测算法
智能电网
线损异常成因分析
台区
线
损
预测
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职称材料
题名
基于自编码器与时域卷积神经网络算法的配电网线损分析
1
作者
刘超
侯人杰
机构
江苏大学电气信息工程学院
出处
《软件导刊》
2024年第9期63-69,共7页
基金
江苏省“六大人才高峰”项目(XXRJ-012)。
文摘
复杂的配电网环境中存在线损计算精确性、实时性不足的问题,因此提出基于循环神经网络自编码器改进的TCN-BiGRU配电网线损预测方法。选用擅长处理时间序列的TCN神经网络模型作为主干特征提取网络,在TCN中融入BiGRU单元以有效解决梯度消失问题。在此基础上,结合循环神经网络自编码器对线损异常值进行无监督分类并标记,通过softmax损失函数预测线损率异常原因,并制定相应降损措施,同时利用改进后的TCN-BiGRU算法对线损进行预测及成因分析。实验结果表明,与传统的配电网线损预测方法相比,该线损预测方法的均方根误差相较于传统的EMD-LSTM与PSO-CNN算法分别降低了0.03699和0.00402,在线损成因分析方面的准确率相较于ResNet50与DBN-DNN算法分别提高了1.500%和5.841%,为分布式电源接入后配电网节能降损、实现电网双碳目标提供了科学的参考依据。
关键词
循环神经网络自编码器
TCN-BiGRU
线
损
预测算法
智能电网
线损异常成因分析
台区
线
损
预测
Keywords
recurrent neural network autoencoder
TCN-BiGRU line loss prediction algorithm
smart grid
analysis of the causes of abnormal line loss
prediction of line loss in the substation area
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自编码器与时域卷积神经网络算法的配电网线损分析
刘超
侯人杰
《软件导刊》
2024
0
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职称材料
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参考文献
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