【摘 要】
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在农村低压配电网的线路末端经常出现低电压现象,严重影响了人民生活的水平。为了防止这种现象的发生,应提前做好应对措施,提出基于BP神经网络的低电压预测方法。在考虑了温
【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),国家自然科学基金资助项目(61463031),国家自然科学基金资助项目(61662044),江西省科技支撑计划项目(20142BBE50037)
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在农村低压配电网的线路末端经常出现低电压现象,严重影响了人民生活的水平。为了防止这种现象的发生,应提前做好应对措施,提出基于BP神经网络的低电压预测方法。在考虑了温度、天气、时段、节假日等因素,对已有的台区样本数据进行训练,并且通过预测模型对待测样本进行预测,通过预测结果与实际情况对比分析可知,该模型可以很好地实现低电压的预测功能,并且精度很高,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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