概率潮流深度神经网络计算的初始化方法
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概率潮流深度神经网络计算的初始化方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种概率潮流深度神经网络计算的初始化方法,主要步骤为:1)获取电力系统数据;2)建立概率潮流分析深度神经网络的损失函数,并对深度神经网络的参数θ进行更新;3)对概率潮流模型的参数进行初始化;4)基于概率潮流分析深度神经网络的损失函数和电力系统数据,利用神经网络建立概率潮流模型;本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流求解,特别适用于新能源渗透率高导致系统不确定性增强的在线分析情况。
本发明公开了一种概率潮流深度神经网络计算的初始化方法,主要步骤为:1)获取电力系统数据;2)建立概率潮流分析深度神经网络的损失函数,并对深度神经网络的参数θ进行更新;3)对概率潮流模型的参数进行初始化;4)基于概率潮流分析深度神经网络的损失函数和电力系统数据,利用神经网络建立概率潮流模型;本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流求解,特别适用于新能源渗透率高导致系统不确定性增强的在线分析情况。
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