专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于BP神经网络的概率潮流在线计算方法-CN201810033758.3有效
  • 余娟;任鹏凌;郭林;严梓铭;杨燕;向明旭 - 重庆大学
  • 2018-01-15 - 2021-11-16 - G06N3/08
  • 本发明公开了一种基于BP神经网络的概率潮流在线计算方法,主要包括以下步骤:1)建立BP神经网络潮流模型。2)初始化BP神经网络潮流模型的基本参数。3)获取训练样本数据。4)确定训练目标。采用所述训练样本数据,对所述BP神经网络潮流模型进行训练,从而得到训练后的BP神经网络潮流模型。5)获取计算样本。6)将步骤3得到的训练样本数据一次性输入步骤4中训练完成的BP神经网络潮流模型中,得到所述训练目标,从而判断所有训练样本的潮流可解性;计算可解样本的潮流值。7)统计概率潮流指标。本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流在线计算,特别适用于新能源高比例接入导致电力系统不确定性增强的情况。
  • 基于bp神经网络概率潮流在线计算方法
  • [发明专利]一种基于RBF神经网络的概率潮流在线计算方法-CN201810033786.5有效
  • 余娟;郭林;严梓铭;任鹏凌;杨燕;向明旭 - 重庆大学
  • 2018-01-15 - 2021-04-27 - H02J3/06
  • 本发明公开了一种基于RBF神经网络的概率潮流在线计算方法,主要包括以下步骤:1)建立RBF神经网络概率潮流模型。2)获取所述RBF神经网络概率潮流模型的训练样本x。3)对所述训练样本数据x进行处理。4)对所述RBF神经网络概率潮流模型进行训练。5)获取计算样本。6)将步骤5得到的计算样本数据一次性输入步骤4中训练完成的RBF神经网络概率潮流模型中,得到所述训练目标,从而判断所有训练样本的潮流可解性。计算可解样本的潮流值。将计算样本数据进行反归一化处理。7)统计概率潮流指标。本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流在线计算,特别适用于新能源高比例接入导致电力系统不确定性增强的情况。
  • 一种基于rbf神经网络概率潮流在线计算方法

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