[发明专利]一种基于残差卷积神经网络实现温度敏感负荷辨识方法在审
| 申请号： | 202110243979.5 | 申请日： | 2021-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN112906303A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 傅质馨;温顺洁;朱俊澎;袁越 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06F113/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 向文 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于残差卷积神经网络实现温度敏感负荷辨识方法，包括如下步骤：通过敏感负荷分离模型测算敏感负荷；筛选出敏感负荷中的温度敏感负荷；对比线性回归方式和非线性两种回归方式构建温度敏感负荷与温度的回归模型，分别对温度敏感负荷进行拟合，采用拟合度作为评价指标；采用温度敏感负荷与温度的回归模型构建动态温度敏感负荷特征库；得到改进后的卷积神经网络模型，对温度敏感负荷进行辨识。本发明考虑了温度因素对负荷辨识的影响，利用温度敏感负荷与温度多项式拟合系数构建动态的负荷特征库，针对传统卷积神经网络存在训练效率低，辨识精度不高等问题，提出残差卷积神经网络结构，较传统卷积神经网络辨识准确率有明显的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 实现 温度 敏感 负荷 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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