[发明专利]基于离散化采样和神经网络的台区理论线损预测方法在审

专利信息
申请号: 202111065796.5 申请日: 2021-09-13
公开(公告)号: CN113887785A 公开(公告)日: 2022-01-04
发明(设计)人: 李磊;倪淏;周璇;曹科;秦伟 申请(专利权)人: 江苏智臻能源科技有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 代理人: 张学彪
地址: 210000 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明涉及一种基于离散化采样和神经网络的台区理论线损预测方法,包括梳理理论线损影响因素并定义特征指标;采集线损数据和特征指标所需数据并进行计算;剔除异常样本数据并得到初始数据集;有序离散化采集数据并制作训练样本数据集;构建BP神经网络模型并利用训练样本数据集进行训练,得到台区理论线损预测模型。通过采用离散化采样方法,平衡各特征区间内的样本因子数据权重,通过对训练集进行处理,将分布不均匀的数据集变成均匀的数据集,削弱高密度数据分布区域的采样权重,避免过度拟合导致模型的泛化能力不足,通过BP神经网络训练构建台区理论线损预测模型,使得算法的适应性和准确性更强。
搜索关键词: 基于 离散 采样 神经网络 理论 预测 方法
【主权项】:
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