【摘 要】
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针对目前电力负荷自动识别中存在的人工选择特征困难的问题并且为了进一步提高识别精度,提出一种基于深度置信网络(DBN)的电力负荷识别方法。DBN 是一种深度神经网络架构,在
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,国网江西省电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61662047）;国网江西省电力有限公司科技项目(521820180014)资助
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针对目前电力负荷自动识别中存在的人工选择特征困难的问题并且为了进一步提高识别精度,提出一种基于深度置信网络(DBN)的电力负荷识别方法。DBN 是一种深度神经网络架构,在图像识别、语音识别以及电能质量扰动识别等领域有着成功的应用。DBN 由多个受限玻耳兹曼机(RBMs)和一层后向传播神经网络组成。使用对比散度算法,首先对第一个 RBM 进行充分训练,获取初始特征;然后将这些初始特征值作为训练数据训练下一个 RBM 以获取高级特征,以此类推;最后,通过反向传播算法采用监督方式微调整个 DBN。实验结果表明所
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