[发明专利]一种概率潮流深度神经网络计算的初始化方法有效
| 申请号： | 201910367846.1 | 申请日： | 2019-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN110110434B | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 杨知方;杨燕;余娟;代伟;向明旭 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆缙云专利代理事务所(特殊普通合伙) 50237 | 代理人： | 王翔 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种概率潮流深度神经网络计算的初始化方法，主要步骤为：1)获取电力系统数据；2)建立概率潮流分析深度神经网络的损失函数，并对深度神经网络的参数θ进行更新；3)对概率潮流模型的参数进行初始化；4)基于概率潮流分析深度神经网络的损失函数和电力系统数据，利用神经网络建立概率潮流模型；本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流求解，特别适用于新能源渗透率高导致系统不确定性增强的在线分析情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 概率 潮流 深度 神经网络 计算 初始化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种概率潮流深度神经网络计算的初始化方法，其特征在于，主要包括以下步骤：1)获取所述电力系统数据；2)建立概率潮流分析深度神经网络的损失函数，并对深度神经网络的参数θ进行更新；3)对概率潮流模型的参数进行初始化；所述参数主要包括权重参数w和偏置参数b。4)基于概率潮流分析深度神经网络的损失函数和电力系统数据，利用神经网络建立概率潮流模型。
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