典型文献
基于CNN的配电网快速重构方法
文献摘要：
针对现有配电网重构算法求解速度慢的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的配电网快速重构方法.首先,搭建基于配电网环路结构的多分支CNN模型,减少建模过程对配电网具体结构的依赖;其次,利用混合训练方法训练CNN模型,使模型具备对不同负载模式的配网进行快速重构的能力;最后,以IEEE33节点测试系统为例,验证所提方法的有效性.
文献关键词：
卷积神经网络;配电网快速重构;负载模式;混合训练;数据驱动
中图分类号：
作者姓名：
张玉敏;孙鹏凯;叶平峰;吉兴全;王志豪;公政
作者机构：
山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛 266590;山东科技大学储能技术学院,山东青岛 266590;国网山东烟台供电公司,山东烟台 264000;国网山东潍坊供电公司,山东潍坊 261000
文献出处：
引用格式：
[1]张玉敏;孙鹏凯;叶平峰;吉兴全;王志豪;公政-.基于CNN的配电网快速重构方法)[J].智慧电力,2022(11):112-118
A类：
配电网快速重构
B类：
快速重构方法,配电网重构,重构算法,速度慢,环路,多分支,网具,混合训练,训练方法,方法训练,不同负载,负载模式,配网,IEEE33,测试系统
AB值：
0.287458
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