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改进型CNN-LSTM深度学习神经网络的台区户变拓扑关系识别
1
作者 朱铮 戴辰 +2 位作者 蒋超 许堉坤 肖爽 《电气自动化》 2024年第4期93-95,共3页
针对电力台区内各种数据信息繁多复杂、数据处理能力滞后及用户利用率低下等问题,提出一种新型的台区户变拓扑关系识别方法。通过构建卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网... 针对电力台区内各种数据信息繁多复杂、数据处理能力滞后及用户利用率低下等问题,提出一种新型的台区户变拓扑关系识别方法。通过构建卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型,将台区内配电变压器的有功功率、无功功率、电压值、电流值和用户侧的多种用电数据信息转换为CNN-LSTM深度学习神经网络模型;并在CNN模型中融入LSTM模块,以将台区户变拓扑宏观数据关系转换为微观数据信息识别,大大提高台区户变拓扑关系识别和应用能力。通过设置CNN-LSTM深度学习神经网络不同的层次,计算台区户变拓扑关系。通过算例分析,大大提高了用户识别能力,为台区户变拓扑关系识别提供了技术思路。 展开更多
关键词 卷积神经网络 长短期记忆 户变拓扑关系 识别分析系统 卷积神经网络模型 用户识别
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基于深度学习的户变拓扑关系的识别方法研究 被引量：5
2
作者 谷海彤 张远亮 +2 位作者 卢翔智 崔卓 杜锦阳 《信息系统工程》 2020年第3期150-151,153,共3页
户变拓扑关系及时准确的维护一直是电网公司的一个难题,目前仅依赖管理手段的更新已经很难解决用户信息识别的问题,必须寻求技术上的突破。因此,为了从技术层面上解决准确识别户变拓扑关系的瓶颈问题,论文深入分析了与电网拓扑分布紧密... 户变拓扑关系及时准确的维护一直是电网公司的一个难题,目前仅依赖管理手段的更新已经很难解决用户信息识别的问题,必须寻求技术上的突破。因此,为了从技术层面上解决准确识别户变拓扑关系的瓶颈问题,论文深入分析了与电网拓扑分布紧密相关的载波技术,基于CNN-LSTM深度学习神经网络,构建了台区户变拓扑关系的识别模型。实际运行结果表明:该模型具备识别准确性高、鲁棒性强等优点。 展开更多
关键词 户变拓扑关系识别 电力载波 深度学习
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基于数据挖掘的户变拓扑关系辨识算法研究 被引量：4
3
作者 谷海彤 张远亮 +2 位作者 卢翔智 崔卓 杜锦阳 《数字技术与应用》 2019年第12期116-117,236,共3页
户变拓扑关系的准确识别一直是电网运营过程中一个亟待解决的难题,从技术上寻求台区户变拓扑关系信息识别的方法已迫在眉睫。针对智能电网中部分集采台区存在户变关系混乱的情况,本文利用数据挖掘技术对电力通讯载波信号数据进行分析,... 户变拓扑关系的准确识别一直是电网运营过程中一个亟待解决的难题,从技术上寻求台区户变拓扑关系信息识别的方法已迫在眉睫。针对智能电网中部分集采台区存在户变关系混乱的情况,本文利用数据挖掘技术对电力通讯载波信号数据进行分析,基于增量式决策树算法设计了台区户变拓扑关系的辨识方法,实现了户变拓扑关系及时准确的维护。实际运行结果表明:该模型较之传统的决策树算法和贝叶斯模型具有更高的准确度,能有效提高台区用户信息识别的实时性和可靠性。 展开更多
关键词 数据挖掘 户变拓扑关系识别 通讯载波
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基于层次分析的配电网供电可靠性评估方法研究 被引量：7
4
作者 王梓丞 《自动化仪表》 CAS 2022年第4期51-54,共4页
针对传统的配电网供电可靠性评估中存在的0.4 kV低压配电网分析不足、评估准确度低的问题,提出了一种基于层次分析的配电网供电可靠性评估方法。首先,电力线高速载波识别技术,识别0.4 kV配电网的用户和配电变压器关系,以提升配电网评估... 针对传统的配电网供电可靠性评估中存在的0.4 kV低压配电网分析不足、评估准确度低的问题,提出了一种基于层次分析的配电网供电可靠性评估方法。首先,电力线高速载波识别技术,识别0.4 kV配电网的用户和配电变压器关系,以提升配电网评估细粒度。其次,计及分布式能源,采用熵权法和层次分析法结合的方式建立配电网供电可靠性评估模型,通过评估矩阵综合分析配电网的可靠性。最后,以某地市的配电网为例,建立基于层次分析的配电网供电可靠性评估模型,并比较所建立模型与贝叶斯评估的准确性,其结果分别为99.40%和96.49%。该运行结果验证了基于层次分析的配网供电可靠性评估方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 配电网 分布式能源 户变关系拓扑 供电可靠性评估 熵权法 细粒度 高速载波 评估矩阵
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基于数据包络分析的配电网投资决策研究与应用 被引量：3
5
作者 唐冬来 田军太 杨俏 《科技创新导报》 2019年第12期166-167,169,共3页
基于数据包络分析技术和层次分析法,提出配电网投资决策研究与应用,以大数据技术支撑配电网投资决策的精益化管理,充分调动各项数据,实现配网运行和资产数据的融合,以支撑电网业务活动分析,提升电网企业配电网投资精准度.本文首先简述... 基于数据包络分析技术和层次分析法,提出配电网投资决策研究与应用,以大数据技术支撑配电网投资决策的精益化管理,充分调动各项数据,实现配网运行和资产数据的融合,以支撑电网业务活动分析,提升电网企业配电网投资精准度.本文首先简述了配电网投资决策由评价指标的选取和投入产出模型的建立两部分组成,评价指标的选取充分反映电网公司管辖的各区域、各台区配电网的发展目标,投入产出模型基于数据包络分析进行客观评价,并通过历史数据分析,完善投入产出关联计算方法,精确指导投资.其次,介绍了系统建设及应用中的关键点,最后,展望系统扩展对电网规划业务的支撑,旨在探讨基于数据包络分析的配电网投资决策技术对配电网规划支撑提供参考. 展开更多
关键词 户线变关系自动拓扑识别 工频脉冲 小时电压分布序列 精准校验
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