基于神经网络算法的配电网重构研究

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配电网系统馈线重构问题是以负荷功率损耗降到最小的目标优化问题。对于这个问题,数学建模是一般难以求解这类非线性混合整数问题。论文提出了一种基于人工神经网络理论的算法,并结合聚类技术以确定具有泛化能力的神经网络最佳的训练集。所提出的方法用于计算电气系统,并取得了良好的效果。此外,该方法可用于实时环境下的大规模配电网系统。
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