- 专利标题： 一种基于堆叠式极限学习机框架的数据驱动最优潮流计算方法
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申请号： CN202010528642.4申请日： 2020-06-10
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公开(公告)号： CN111798037B公开(公告)日： 2024-08-06
- 发明人: 余娟 , 雷星雨 , 杨知方 , 高倩 , 李杰 , 余红欣
- 申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 重庆市沙坪坝区沙正街174号; ;
- 专利权人： 重庆大学,国网重庆市电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 重庆大学,国网重庆市电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 重庆市沙坪坝区沙正街174号; ;
- 代理机构： 重庆缙云专利代理事务所
- 代理商 王翔
- 主分类号： G06N3/09
- IPC分类号： G06N3/09 ; G06N3/0499 ; H02J3/06
摘要：
本发明公开一种基于堆叠式极限学习机框架的数据驱动最优潮流计算方法，主要包括以下步骤：1)建立极限学习机模型；2)将若干极限学习机模型逐层堆叠，建立堆叠式极限学习机；3)对堆叠式极限学习机进行优化，得到优化后的堆叠式极限学习机；4)建立数据驱动最优潮流学习框架；5)利用优化后的堆叠式极限学习机对数据驱动最优潮流学习框架进行解算。本发明可广泛应用于提高神经网络算法在电力系统分析中计算效率的问题。
公开/授权文献
- CN111798037A 一种基于堆叠式极限学习机框架的数据驱动最优潮流计算方法 公开/授权日：2020-10-20
