电力工业论文_基于深度神经网络的数据驱动潮流_船舶标准化与质量杂志社投稿

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电力工业论文_基于深度神经网络的数据驱动潮流

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文章摘要:在考虑不确定性的N-1安全校核、可靠性计算等需大规模重复潮流计算的场景中，基于深度神经网络（DNN）的数据驱动方法存在部分潮流变量误差异常的问题，影响潮流越限判别的准确率。对此，首先通过理论推导，分析DNN参数更新过程及数据标准化原理，发现该问题的重要成因之一为：DNN仅根据标准化误差迭代训练模型，未计及潮流变量的真实学习误差及工程实际的精度要求，无法及时针对误差异常的潮流变量调整DNN参数。然后，面向潮流计算提出基于动态学习权重的DNN自适应训练方法。该方法通过每轮迭代中验证集的真实学习误差、越限误判率及误差统计指标，确定各潮流变量的学习权重，有效降低数据驱动潮流计算的异常误差。最后，在IEEE标准算例和Polish 2383节点系统上仿真验证了所提方法的有效性。

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