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基于ANN-dropout的配电网可靠性预测方法
引用本文:邢晓敏,何铁新,郑雪瑞,冯帆,孙成.基于ANN-dropout的配电网可靠性预测方法[J].南方电网技术,2019(2):66-73.
作者姓名:邢晓敏  何铁新  郑雪瑞  冯帆  孙成
作者单位:东北电力大学电气工程学院;国家电网吉林电力公司
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51877034)~~
摘    要:随着配电网的高速发展,大量自动化设备不断接入使用给配电网的可靠运行带来了巨大的挑战。本文针对配电网动态规律和可靠性指标特征,提出了两种机器学习算法来预测配电网可靠性。通过对配电网数据进行数据变换,让预测区间从0,1]变成0,+∞),对变换后的数据进行归一化再输入预测模型。配电网实例验证结果表明,数据变换后机器的学习预测效果提升明显,经过dropout技术优化的人工神经网络(artificial neural network,ANN)具有最佳的预测性能。本文提出的预测模型能准确地预测配电网的可靠性,为配电网的建设投资和优化运行提供有效的指导。

关 键 词:配电网  可靠性预测  人工神经网络  dropout技术  支持向量回归

Reliability Prediction Method of Distribution Network Based on ANN-Dropout
XING Xiaomin,HE Tiexin,ZHENG Xuerui,FENG Fan,SUN Cheng.Reliability Prediction Method of Distribution Network Based on ANN-Dropout[J].Southern Power System Technology,2019(2):66-73.
Authors:XING Xiaomin  HE Tiexin  ZHENG Xuerui  FENG Fan  SUN Cheng
Affiliation:(College of Electrical Engineering,Northeast Electric Power University,Jilin,Jilin 132012,China;State Grid Jilin Electric Power Company,Jilin,Jilin 130012,China)
Abstract:XING Xiaomin;HE Tiexin;ZHENG Xuerui;FENG Fan;SUN Cheng(College of Electrical Engineering,Northeast Electric Power University,Jilin,Jilin 132012,China;State Grid Jilin Electric Power Company,Jilin,Jilin 130012,China)
Keywords:distribution network  reliability prediction  artificial neural network(ANN)  dropout technology  support vector regression(SVR)
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
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