[发明专利]基于深度学习与决策树驱动的配电网混合观测布点方法有效
| 申请号： | 202110617672.7 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113496255B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 刘友波;赵亮;高红均;向月;刘俊勇 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N20/00;G06Q50/06;G06F18/2135 |
| 代理公司： | 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 | 代理人： | 田高洁 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习与决策树驱动的配电网混合观测布点方法，涉及电力系统优化技术领域，首先构建决策树模型量化分析配电网各个节点特征对配电网拓扑可观性影响重要度大小，根据节点特征重要度从大到小以依排列，选取部分重要度高的节点量测特征和量测数据构成供深度学习模型训练的混合量测样本集合；然后采用PCA‑DBN耦合深度学习模型分析配电网不同混合量测方案下的拓扑可观性变化性能指标，最终根据配电网完全可观时所选节点以及混合量测方案，确定混合量测装置最优布点方案。所提方法突破传统量测装置优化布点方法的规划思路，采用深度学习与决策树等数据驱动方法实现主动配电网拓扑辨识经济高效的混合观测布点规划方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 决策树 驱动 配电网 混合 观测 布点 方法 | ||
【主权项】：
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