【摘 要】
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该文提出了一种基于深度学习技术的台区线损分析方法.首先,构建了基于门控循环单元的多层网络结构.然后,结合多个维度的台区电气特征参数作为输入进行训练,获得了相应的深度
【机 构】
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国网福建省电力有限公司,福建省福州市,350003;国网信通亿力科技有限责任公司,福建省福州市,350003
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该文提出了一种基于深度学习技术的台区线损分析方法.首先,构建了基于门控循环单元的多层网络结构.然后,结合多个维度的台区电气特征参数作为输入进行训练,获得了相应的深度学习线损率计算模型.最后,基于若干小区的实测数据,验证了所提方法的有效性.实验结果表明,与已有文献中采用反向传播(back propagation,BP)神经网络预测方法相比,所提方法具有更优的线损预测精度和计算效率,可以分别获得10.7％和25.5％的性能提升.
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