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基于深度神经网络的数据驱动潮流计算异常误差改进策略

雷江龙 余娟 向明旭 杨知方 杨燕 李文沅

电力系统自动化2022,Vol.46Issue(1):76-84,9.
电力系统自动化2022,Vol.46Issue(1):76-84,9.DOI:10.7500/AEPS20210516003

基于深度神经网络的数据驱动潮流计算异常误差改进策略

Improvement Strategy for Abnormal Error of Data-driven Power Flow Calculation Based on Deep Neural Network

雷江龙 1余娟 1向明旭 1杨知方 1杨燕 1李文沅1

作者信息

  • 1. 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学),重庆市 400044
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摘要

关键词

数据驱动/潮流计算/深度神经网络(DNN)/异常误差分析/学习权重

引用本文复制引用

雷江龙,余娟,向明旭,杨知方,杨燕,李文沅..基于深度神经网络的数据驱动潮流计算异常误差改进策略[J].电力系统自动化,2022,46(1):76-84,9.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(52077016) (52077016)

重庆市自然科学基金资助项目(cstc2020jcyj-msxmX0315) (cstc2020jcyj-msxmX0315)

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020CDJ-LHZZ-079). (2020CDJ-LHZZ-079)

电力系统自动化

OA北大核心

1000-1026

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