【摘 要】
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线损对输电线路稳定运行具有重要作用,采用传统预测方法受到反弹效应影响,导致预测精准度较低。针对该问题,提出了反弹效应下低压线损预测的深度学习算法。根据深度学习模型,
【机 构】
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国网湖南省电力有限公司供电服务中心（计量中心）智能电气量测与应用技术湖南省重点实验室
【基金项目】
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国网公司科技项目(5216AB180006)
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线损对输电线路稳定运行具有重要作用,采用传统预测方法受到反弹效应影响,导致预测精准度较低。针对该问题,提出了反弹效应下低压线损预测的深度学习算法。根据深度学习模型,训练输入数据。计算电力公司线损电量,使用改进多层网络结构,并输出每层训练后的数据。通过输入层和隐藏层之间权值矩阵,构建线损预测模型,并进行数据预处理。根据处理结果,采用深度学习单元训练输入点、输出点、遗忘点和节点,并记录当前训练状态。计算节点输出值,充分考虑外界因素,将数据进行分组处理,并训练模型,分析误差原因,设计预测流程,由此完成低压线损预
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