【摘 要】
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配电网馈线和节点较多且负荷多变,使得配电网中损耗分析预测困难。为此提出一种基于灰色关联分析(grey correlation analysis,GCA)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM
【机 构】
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国网湖南省电力有限公司电力科学研究院,湖南大学电气与信息工程学院,国网湖南省电力有限公司
【基金项目】
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国网湖南省电力有限公司科技项目(5216A517000U);国家自然科学基金项目(51822702)
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配电网馈线和节点较多且负荷多变,使得配电网中损耗分析预测困难。为此提出一种基于灰色关联分析(grey correlation analysis,GCA)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的配电网网损预测方法。首先采用GCA法定量分析输入变量与网损的关联度,确定最佳特征指标;然后基于LSTM网络提取多时间尺度下网损的时间序列特征,并对配电网网损进行预测,以增强预测模型对时间的感知能力,提高预测精度。算例测试结果表明:该网损预测模型具有较高的精确度和可靠性,可应用于
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