基于CNN-AE-MAML的低压配电网自适应分类方法OA北大核心CSTPCD
Adaptive Classification Method of Low Voltage Distribution Network Based on CNN-AE-MAML
低压配电网分类有利于提高低压配电网经济运行管理措施及新能源规划运行方案制定的效率.随着各类新能源、充电桩等新型源荷的不断接入,低压配电网原有负荷特征发生变化,一方面导致配电网负荷特征复杂,另一方面导致变化后可用的新负荷特征数据较少,给配电网分类带来挑战.针对以上挑战,提出一种基于卷积自编码器和模型不可知元学习(convolutional neural network-auto encoder-model agnostic meta learnin…查看全部>>
The classification of low-voltage distribution network is conducive to improving the efficiency of formulating economic operation management measures and new energy planning operation schemes of low-voltage distribution network.With the continuous access of various new sources of energy,charging piles and other new sources,the original load characteristics of the low-voltage distribution network have changed,which on the one hand leads to complex load charac…查看全部>>
陈子靖;蒋金琦;赵健;杨德格;胡陈晨;张凯
上海电力大学电气工程学院,上海市 200090上海电力大学电气工程学院,上海市 200090上海电力大学电气工程学院,上海市 200090国网浙江省电力有限公司温州供电公司,浙江省温州市 325000国网浙江省电力有限公司温州供电公司,浙江省温州市 325000上海电力大学计算机科学与技术学院,上海市 200090
动力与电气工程
低压配电网自适应分类卷积自编码器谱聚类模型不可知元学习
low-voltage distribution networkadaptive classificationconvolutional autoencoderspectral clusteringmodel-agnostic meta-learning
《电力建设》 2024 (5)
48-58,11
This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.51907114). 国家自然科学基金项目(51907114)
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