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基于CNN的配电网快速重构方法 被引量：10
1
作者 张玉敏 孙鹏凯 +3 位作者 叶平峰 吉兴全 王志豪 公政 《智慧电力》 北大核心 2022年第11期112-118,共7页
针对现有配电网重构算法求解速度慢的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的配电网快速重构方法。首先,搭建基于配电网环路结构的多分支CNN模型,减少建模过程对配电网具体结构的依赖;其次,利用混合训练方法训练CNN模型,使模型具备对不同负... 针对现有配电网重构算法求解速度慢的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的配电网快速重构方法。首先,搭建基于配电网环路结构的多分支CNN模型,减少建模过程对配电网具体结构的依赖;其次,利用混合训练方法训练CNN模型,使模型具备对不同负载模式的配网进行快速重构的能力;最后,以IEEE33节点测试系统为例,验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 配电网快速重构 负载模式 混合训练 数据驱动
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