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| 基于深度神经网络的低压台区线损异常识别方法 | |
| 作者姓名： | 王海云 张岩 闫富荣 陈雁 杨莉萍 常乾坤 张再驰 陈茜 袁清芳 |
| 作者单位： | 国网北京市电力公司，北京100031,国网北京市电力公司，北京100031,北京中电普华信息技术有限公司，北京100085,北京中电普华信息技术有限公司，北京100085,国网北京市电力公司，北京100031,国网北京市电力公司，北京100031,国网北京市电力公司，北京100031,国网北京市电力公司，北京100031,国网北京市电力公司，北京100031 |
| 摘 要： | “煤改电”工程改变了电网的负荷特性，对线损造成了重大影响。为降低“煤改电”工程造成的负面影响，进而提高供电单位的效益，以实施“煤改电”工程后的低压台区为研究对象，提出了一种基于深度神经网络的线损异常识别方法。该方法将异常点检测、EM算法及深度神经网络进行结合，建立了线损异常识别模型，预判未实施“煤改电”台区的各项实施后指标是否可能导致线损异常，从而为“煤改电”工程提供指导性建议，以便采取相应措施进行有效降损。 |
| 关 键 词： | “煤改电”工程；深度神经网络；线损异常识别；异常点检测 |
| 收稿时间： | 2018-08-02 |
| 修稿时间： | 2018-07-31 |
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