【摘 要】
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为更简单、快速地进行潮流计算，提出了一种基于深度残差网络的多节点电力系统潮流算法。首先，应用仿真软件Power World Simulator中的一个典型电网实例采集样本；然后，在TensorFlow平台搭建基于深度残差网络的多节点电力系统潮流计算模型；最后，根据模型预测结果完成对方法的分析。结果表明：与传统潮流算法及基于人工神经网络的潮流算法相比，所提方法在快速性、收敛性及精度方面具有极大的优越
【基金项目】
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国家自然科学基金（32060415）；
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为更简单、快速地进行潮流计算，提出了一种基于深度残差网络的多节点电力系统潮流算法。首先，应用仿真软件Power World Simulator中的一个典型电网实例采集样本；然后，在TensorFlow平台搭建基于深度残差网络的多节点电力系统潮流计算模型；最后，根据模型预测结果完成对方法的分析。结果表明：与传统潮流算法及基于人工神经网络的潮流算法相比，所提方法在快速性、收敛性及精度方面具有极大的优越性。
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