发明公开
- 专利标题: 灰色关联分析和PSO-RBF下的配电网线损预测方法
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申请号: CN202210371661.X申请日: 2022-04-11
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公开(公告)号: CN114676824A公开(公告)日: 2022-06-28
- 发明人: 龚钢军 , 孟芷若 , 侯瑞 , 武昕 , 陆俊 , 苏畅
- 申请人: 华北电力大学
- 申请人地址: 北京市昌平区北农路2号
- 专利权人: 华北电力大学
- 当前专利权人: 华北电力大学
- 当前专利权人地址: 北京市昌平区北农路2号
- 代理机构: 北京东方盛凡知识产权代理事务所
- 代理商 王颖
- 主分类号: G06N3/04
- IPC分类号: G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06N3/00 ; G06F17/18 ; G06Q10/04 ; G06Q10/06 ; G06Q50/06
摘要:
本发明提供了灰色关联分析和PSO‑RBF下的配电网线损预测方法,包括如下步骤:获取配电网侧数据,基于所述配电网侧数据,利用灰色关联分析法,获得数据集;建立RBF网络结构,基于所述RBF网络结构,建立PSO‑RBF模型;基于所述数据集,利用PSO算法,对所述PSO‑RBF模型进行训练;基于训练好的所述PSO‑RBF模型,完成配电网线损的预测。本发明针对小样本数据进行线损预测优化,可以避免传统算法下小样本数据因为数据量不足而出现的预测效率低下和准确度不足的问题,为电网线损的治理和电网结构的优化提供一定的参考。