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基于深度信念网络的供电可靠率预测模型
1
作者
汪琦
李靖
+3 位作者
刘蓉晖
易磊磊
孙改平
陈腾
《电力需求侧管理》
2023年第1期33-38,共6页
供电可靠率是供电服务水平的重要指标之一。提出了基于相关性分析和深度信念网络的供电可靠率预测模型。首先利用Pearson系数选取停电次数、最大负荷和用户电费均价系数作为输入特征集。然后将特征集输入到所建立的深度信念网络中,采用...
供电可靠率是供电服务水平的重要指标之一。提出了基于相关性分析和深度信念网络的供电可靠率预测模型。首先利用Pearson系数选取停电次数、最大负荷和用户电费均价系数作为输入特征集。然后将特征集输入到所建立的深度信念网络中,采用逐层无监督训练方法和反向传播训练方法对模型进行参数优化,通过该模型进行供电可靠率预测。最后将所提出的模型与传统人工神经网络、支持向量回归和差分整合移动平均自回归进行比较,结果验证了文章提出的供电可靠率预测模型的有效性。
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关键词
供电
可靠率
预测
供电
服务水平
深度信念网络
无监督训练方法
反向传播训练
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职称材料
题名
基于深度信念网络的供电可靠率预测模型
1
作者
汪琦
李靖
刘蓉晖
易磊磊
孙改平
陈腾
机构
国网安徽省电力有限公司亳州供电公司
上海电力大学电气工程学院
出处
《电力需求侧管理》
2023年第1期33-38,共6页
基金
国网安徽省电力有限公司亳州供电公司科技项目(B312T0210007)。
文摘
供电可靠率是供电服务水平的重要指标之一。提出了基于相关性分析和深度信念网络的供电可靠率预测模型。首先利用Pearson系数选取停电次数、最大负荷和用户电费均价系数作为输入特征集。然后将特征集输入到所建立的深度信念网络中,采用逐层无监督训练方法和反向传播训练方法对模型进行参数优化,通过该模型进行供电可靠率预测。最后将所提出的模型与传统人工神经网络、支持向量回归和差分整合移动平均自回归进行比较,结果验证了文章提出的供电可靠率预测模型的有效性。
关键词
供电
可靠率
预测
供电
服务水平
深度信念网络
无监督训练方法
反向传播训练
Keywords
power supply reliability forecasting
power supply service level
deep belief network
unsupervised training method
back-propagation training
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
TK018 [动力工程及工程热物理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度信念网络的供电可靠率预测模型
汪琦
李靖
刘蓉晖
易磊磊
孙改平
陈腾
《电力需求侧管理》
2023
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