【摘 要】
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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。
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目（52107111）； 山东省自然科学基金资助项目（ZR2022ME219）～～；
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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。
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