【摘 要】
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针对当前农村配电网中日趋严重的低电压问题,为判断台区低电压风险类型,提前做好应对低电压问题工作。采集若干经典台区影响配电网低电压产生的多项指标数据,训练了一种基于
【基金项目】
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国家863课题(2013AA013804);国家自然科学基金资助项目(51765042,61463031,61662044);江西省科技支撑计划项目(20142BBE50037,20151BBE50050)
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针对当前农村配电网中日趋严重的低电压问题,为判断台区低电压风险类型,提前做好应对低电压问题工作。采集若干经典台区影响配电网低电压产生的多项指标数据,训练了一种基于自组织竞争人工神经网络的低电压预测模型,对已有的台区低电压风险类型进行聚类,并且通过该预测模型可将待测台区分为存在低电压风险、正常台区和存在严重低电压风险三类。通过待测台区验证并对实际情况分析,该模型可很好的实现低电压预测功能,这将便于今后在对低电压问题处理时及早采取相应措施。
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