用户偏好的配电网多目标供电恢复

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供电恢复是提高现代配电网可靠性的关键任务之一,由于大规模离散变量、非线性约束及多个相互矛盾的目标函数的存在,供电恢复问题的快速准确求解通常很复杂.首先,本文提出了考虑用户偏好的供电恢复模型,允许用户直接对每个目标函数设置具体偏好范围而不影响彼此之间的独立性;其次,基于非线性动力学系统提出了一种改进的整合用户偏好法对上述模型进行快速求解,将计算偏好可行解转化为计算商梯度系统稳定平衡流形的问题;最后,通过用户主导的交互方式在53节点标准测试系统上验证了所提方法的有效性和灵活性.
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为准确判断设备运行状态和充分挖掘分析数据价值,本文设计了一种基于密度聚类、无监督学习和时间循环神经网络的设备数据清洗方法.通过双重判据进行异常数据检测,针对变电站多维监测数据中参数间相关性难以确定的问题,采用无监督聚类方法对参数间相关性进行简化,得到异常点;再利用自组织特征映射神经网络挖掘符合自回归模型的历史数据的潜在特征,将在线数据随时间动态变化规律用转移概率值表示,确定异常数据类型及发生时间;然后采用时间循环神经网络将异常数据中的“脏数据”修正,并将处理后的数据入库;最后,通过实例验证了方法的可行性,
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