【摘 要】
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为进一步简化电压暂降经济损失评估流程、提高经济损失预测的适用性和准确度,提出了一种基于深度神经网络(DNN)的电压暂降经济损失评估模型。首先分析了影响电压暂降经济损失
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51807126)
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为进一步简化电压暂降经济损失评估流程、提高经济损失预测的适用性和准确度,提出了一种基于深度神经网络(DNN)的电压暂降经济损失评估模型。首先分析了影响电压暂降经济损失的特征因子,分别从电压暂降故障信息、工业过程信息、敏感设备信息和用户基本信息中提取19维特征向量作为DNN预测模型的输入向量,将经济损失结果作为输出,并基于Tensorflow深度学习架构对DNN预测模型进行训练。在此基础上,提出2种数据增强的策略,有效解决了电压暂降样本数据少的窘境,并通过构建4种DNN架构,对比了不同随机失活概率、神经元数
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