[发明专利]一种人工神经网络配网运行维护费预测方法在审
| 申请号： | 201710390339.0 | 申请日： | 2017-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN107194461A | 公开（公告）日： | 2017-09-22 |
| 发明（设计）人： | 于晓彦;朱国荣;陆晓芬;叶玲节;文凡;徐旸;刘福炎;杨云露;成飞;盛跃峰 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力公司经济技术研究院;国家电网公司;浙江华云信息科技有限公司;国网浙江德清县供电公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙)33206 | 代理人： | 张建青 |
| 地址： | 310008 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人工神经网络配网运行维护费预测方法。目前的配网运行维护费受到社会、经济、政策、资源等多种因素影响，且各因素的作用机理复杂，导致配网运行维护费与影响因素之间的关系很难用线性来表述。本发明包括1)配网运行维护费影响因素的灰色关联度分析采用灰色关联分析从因子库中提取配网运行维护费的主要影响因素，作为人工神经网络的输入变量；2)人工神经网络配网运行维护费预测模型的选用；3)灰色关联分析的人工神经网络配网运行维护费预测。由此，本发明可对配网运行维护费进行准确合理的估算，便于电网企业有效地管理和控制电网运行维护成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 人工 神经网络 运行 维护 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种人工神经网络配网运行维护费预测方法，包括：1)配网运行维护费影响因素的灰色关联度分析：采用灰色关联分析从因子库中提取配网运行维护费的主要影响因素，作为人工神经网络的输入变量；2)人工神经网络配网运行维护费预测模型的选用：在灰色关联分析的基础上，利用人工神经网络具有无限逼近非线性连续函数关系的性质，将其作为配网运行维护费的预测模型；3)基于灰色关联分析的人工神经网络配网运行维护费预测：依据灰色关联度筛选出与配网运行维护费同步变动程度最高的影响因素，作为人工神经网络的输入，以配网运行维护费的预测值为输出，建立配网运行维护费预测模型，对配网运行维护费进行准确合理的估算。
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