专利名称 一种基于组合赋权法和深度学习的配电网线损计算方法
申请号/专利号 CN202110045657.X 专利权人(第一权利人) 东北电力大学
申请日 2021-01-14 授权日 2022-10-11
专利类别 授权发明 战略新兴产业分类 双五星
技术主题 配电网线损计算|组合赋权法|深度学习(GRU 网络)|电气参数优化|非线性关系拟合|理论线损计算
应用领域 设计优化/仿真|神经架构|神经学习方法|信息技术支持系统
意向价格 具体面议
专利概述 一种基于组合赋权法和深度学习的配电网线损计算方法,属于配电网理论线损计算技术领域。本发明采用深度学习GRU网络模型拟合电气参数与理论线损非线性关系,提高了传统BP算法的非线性函数逼近能力,且针对目前智能算法所需电气参数的选取大多依靠经验的问题,综合考虑主客观因素,提出互信息理论和层次分析法相结合的组合赋权法,对不同电气参数影响权重进行排序,确定最优输入参数,改善了配电网理论线损计算性能。
图片资料 一种基于组合赋权法和深度学习的配电网线损计算方法
合作方式 拟转让
联系人 戚梅宇 联系电话 13074363281