[发明专利]一种基于BP神经网络和改进SCADA数据的线路参数辨识方法有效
| 申请号： | 202110792357.8 | 申请日： | 2021-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN113536674B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 曹建伟;薛安成;刘俊;唐明;金学奇;杨力强;耿建;孔贺;许琰 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/18;G06F18/214;G06N3/04;G06N3/084;H02J3/00;G06F113/04 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 刘正君 |
| 地址： | 313000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络和改进SCADA数据的线路参数辨识方法，其特征是，包括如下步骤：步骤S1:建立包含不同运行条件下不同线路SCADA数据训练集；步骤S2：改进SCADA数据,建立BP神经网络，将改进后的SCADA数据输入BP神经网路进行信号的向前传播训练和误差的反向传播训练；步骤S3:将改造后的待辨识线路两端量测SCADA数据作为输入数据，输入训练好的BP神经网络获取预测值；步骤S4:采用中位数抗差去除预测值中异常数据和噪声，作为最终的辨识结果。将BP神经网络与改进SCADA数据相结合，应用在参数辨识在线测量方法中以提高辨识方法的抗差能力；改进SCADA数据能提高BP神经网络的模型学习效果和辨识精度。采取中位数抗差有效降低大部分量测量中的粗差对辨识结果的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 改进 scada 数据 线路 参数 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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