【摘 要】
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为准确高效地分析配电网可靠性,提高配电系统实施效益,提出了基于深度学习的配电网供电可靠性分析方法。所提方法充分利用深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)强大的特征自动提取优势,克服了传统神经网络对数据特征提取不足的缺点。首先,通过逐层训练受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)实现DBN模型的预训练;之后采用BP算法进行反向微调,完成整个网络的训练过程;最后用训练好的DBN进行配电网可靠性分析。经与BP神经网络法、传统蒙特卡洛模拟法进行比较
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,中国电建集团装备研究院有限公司,国网安徽省电力公司蚌埠供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673528)。
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为准确高效地分析配电网可靠性,提高配电系统实施效益,提出了基于深度学习的配电网供电可靠性分析方法。所提方法充分利用深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)强大的特征自动提取优势,克服了传统神经网络对数据特征提取不足的缺点。首先,通过逐层训练受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)实现DBN模型的预训练;之后采用BP算法进行反向微调,完成整个网络的训练过程;最后用训练好的DBN进行配电网可靠性分析。经与BP神经网络法、传统蒙特卡洛模拟法进行比较
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