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支持不停电作业的配网可靠性分析算法设计

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admin 发表于 2024-12-14 02:18 | 查看全部 阅读模式

文档名:支持不停电作业的配网可靠性分析算法设计
摘要:为了提升配电网络的负荷预测精度,并为配网不停电技术提供可靠性分析的基础,文中对深度学习的时间序列处理算法进行了研究.针对传统循环神经网络(RNN)中神经元结构简单、无法储存长时间序列的结构信息等问题,引入了一种改进的长短期记忆(ILSTM)单元.通过改进算法的门结构来控制状态单元在隐藏层中的信息结构流向,有效避免了迭代过程中时间信息丢失的问题.对于当前算法中参数初始化方面的缺陷,采用了一种自适应惯性权重粒子群算法(APSO),优化了网络的训练效率与稳定性.结合某低压配电网的自动化改造项目对不同负载下的负荷状态加以采集,并基于实测数据对网络进行了训练和测试.仿真结果表明,与RNN网络相比,所提算法的指标均较为理想,且MAE、MAPE分别提升了42.95%和0.07%.

Abstract:Inordertoimprovetheaccuracyofloadforecastingindistributionnetworkandprovideabasisforreliabilityanalysisofdistributionnetworkuninterruptibletechnology,thetimeseriesprocessingalgorithmofdeeplearningisstudiedinthispaper.AimingattheshortcomingsoftraditionalRecurrentNeuralNetwork(RNN),suchasthesimplestructureofneuronsandtheinabilitytostorethestructuralinformationoflongtimeseries,anImprovedLongShort-TermMemory(ILSTM)unitisintroduced.Theunitcontrolstheflowdirectionoftheinformationstructureofthestateunitinthehiddenlayerthroughthegatestructure,whicheffectivelyavoidstheproblemoftimeinformationlossintheiterativeprocess.Forthedifficultyofparameterinitializationinthecurrentalgorithm,anAdaptiveParticleSwarmOptimization(APSO)algorithmisusedtooptimizethetrainingefficiencyandstabilityofthenetwork.Combinedwiththeautomationtransformationprojectofalow-voltagedistributionnetwork,theloadstatesunderdifferentloadsarecollected,andthenetworkistrainedandtestedbasedonthemeasureddata.ThesimulationresultsshowthattheperformanceoftheproposedalgorithmisimprovedcomparedwithRNNnetwork,inwhichMAEandMAPEareimprovedby42.95%and0.07%respectively.

作者:郭玥  时光远  王云飞  赵娟  丁羽頔Author:GUOYue  SHIGuangyuan  WANGYunfei  ZHAOJuan  DINGYudi
作者单位:国网经济技术研究院有限公司,北京102209
刊名:电子设计工程 ISTIC
Journal:ElectronicDesignEngineering
年,卷(期):2024, 32(14)
分类号:TN919
关键词:不停电作业  配电网  可靠性分析  RNN  ILSTM  
Keywords:uninterruptedoperation  distributionnetwork  reliabilityanalysis  RNN  ILSTM  
机标分类号:TM732TP301.6TN925.93
在线出版日期:2024年7月19日
基金项目:国网经济技术研究院有限公司自主投入科技项目支持不停电作业的配网可靠性分析算法设计[
期刊论文]  电子设计工程--2024, 32(14)郭玥  时光远  王云飞  赵娟  丁羽頔为了提升配电网络的负荷预测精度,并为配网不停电技术提供可靠性分析的基础,文中对深度学习的时间序列处理算法进行了研究.针对传统循环神经网络(RNN)中神经元结构简单、无法储存长时间序列的结构信息等问题,引入了一种改...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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