[发明专利]一种基于深度学习的小水电群区域配网最优潮流获取方法有效
| 申请号： | 202110471665.0 | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113158573B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 贾愉靖;白晓清;李滨;陈衍杏;秦征凤;张歌;李云翼;刁天一;刘广;陈丹蕾;韦尚富;汤鲜;郑丽琴;王新雯;朱嵩阳;翁宗龙 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06;H02J3/06;G06F113/04 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 张雪 |
| 地址： | 530001 广西壮族*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于深度学习的小水电群区域配网最优潮流获取方法，具体包括：采用连续潮流和潮流方程计算方法来生成需要的数据集；将数据集随机分为训练数据(80％)和测试数据(20％)；用训练数据对搭建好的卷积神经网络模型进行训练，学习负荷与发电机输出功率之间的映射关系；输入测试数据直接由训练好的卷积神经网络求得P |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 小水电 区域 最优 潮流 获取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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