典型文献
电网负荷分类评价反馈算法研究
文献摘要：
随着电力设备技术研究的不断发展,智能城市和智能电网概念的提出,促使企业对用户的精细化服务要求也越来越高.因此,为实现对用户用电细粒度感知,提高与用户沟通交互效率,基于用电清单评价内容,结合深度学习算法,建立分类评价反馈模型,对评价文本进行分类及情感分析,最后根据实际分析结果建立评价反馈机制,对负荷辨识技术进行调整反馈.试验结果表明电网负荷分类评价反馈算法提高了电网非侵入式负荷辨识的准确率,有利于提升用户用电体验度.
文献关键词：
深度学习;负荷分类评价;智能电网
中图分类号：
作者姓名：
王毓琦;高嵩;万校宏;李元元;杨子江
作者机构：
国网山东省电力公司电力科学研究院,山东 济南 250003;山东中实易通集团有限公司,山东 济南 250003;山东科技大学电气与自动化工程学院,山东 青岛 266590
文献出处：
引用格式：
[1]王毓琦;高嵩;万校宏;李元元;杨子江-.电网负荷分类评价反馈算法研究)[J].山东电力技术,2022(03):20-24,58
A类：
负荷分类评价
B类：
电网负荷,评价反馈,算法研究,电力设备,设备技术,智能城市,智能电网,精细化服务,务要,户用,细粒度,交互效率,评价内容,深度学习算法,情感分析,反馈机制,非侵入式负荷辨识
AB值：
0.28014
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