[发明专利]一种基于DBN-SVM的主动配电网电能质量预测方法有效
| 申请号： | 201911023579.2 | 申请日： | 2019-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN110808581B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 翁国庆;舒俊鹏;谢方锐;马泰屹 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;H02J3/38 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于DBN‑SVM的含DG主动配电网电能质量预测方法，包括：输入输出数据预处理；对DBN模型的各层RBM进行预训练；对DBN模型进行微调；基于DBN对影响电能质量的环境指标进行特征提取；基于顶层支持向量回归机进行电能质量稳态指标预测；将预测结果反归一化，并进行误差分析。本发明的优点是：1、利用DBN‑SVM模型对含DG配电网电能质量进行了效果良好的预测，并能在传统SVM的基础上增加误差率落在低值区间的概率，提高预测精度；2、通过无监督的逐层训练和有监督的整体权值微调，得到完整的DBN底层结构，为顶层SVM提供特征矩阵；3、顶层SVM经网格法参数寻优后对电能质量实现有效预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dbn svm 主动 配电网 电能 质量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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