基于深度人工神经网络和GIS数据的最优停电模型研究

基于深度人工神经网络和GIS数据的最优停电模型研究

论文摘要

为了有效利用地理信息技术支撑复杂大电网的信息化建设,针对停电事故对电力系统运行和日常生活带来的诸多影响,提出基于深度人工神经网络和GIS数据的最优停电模型。结合电力系统运行的特殊性,把最优参数设置和增量反馈结合用来优化受限玻尔兹曼机算法。通过仿真分析了算法的性能。仿真结果表明,采用深度神经网络的最优停电模型可以提高计算效率和精度。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王继业,朱欣焰,赵光,刘金长,杨成月,曾楠

关键词: 最优停电模型,技术,深度神经网络,复杂大电网

来源: 电力系统保护与控制 2019年16期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 国家电网公司信息通信部,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,厦门亿力吉奥信息科技有限公司,国网思极神往位置服务有限公司

基金: 国家863计划项目资助(2011AA05A116),国家电网公司科技项目资助(KJ00-01-08-02)~~

分类号: TM73;TP183

DOI: 10.19783/j.cnki.pspc.181274

页码: 58-63

总页数: 6

文件大小: 562K

下载量: 172

相关论文文献

标签:;  ;  ;  ;  

基于深度人工神经网络和GIS数据的最优停电模型研究
下载Doc文档

猜你喜欢