基于特征降维与分块的输电网概率最优潮流深度学习方法

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概率最优潮流(POPF)需要对非线性最优潮流(OPF)问题进行重复求解,计算量较大,从而限制了其应用。提出一种基于特征降维、分块和深度神经网络(DNN)辅助预测的OPF两阶段求解方法。针对第一阶段,提出基于DNN的OPF部分关键决策变量的优先辨识策略,以解决深度学习中因特征维度过高而导致的数值湮没问题,进而以OPF的结果特征为导向,基于关联性分析和聚类分析挖掘OPF输入与输出特征的关联性匹配度,并构建样本数据的分块特征库,以降低学习难度。针对第二阶段,基于样本数据的分块特征库,利用DNN完成部分关键决策变量的分块映射求取,进而基于潮流模型恢复剩余状态变量,并对计算结果不收敛、不满足约束的情况进行修正,以恢复可行性。根据OPF两阶段求解方法构建POPF的求解策略。仿真结果表明所提方法在OPF、POPF的求解速度和求解精度上均有较好的表现。
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