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基于人工神经网络的电网负荷数据分类方法
  • 178
  • 87
  • 作者

    花洁李伟

  • 单位

    广东电网有限责任公司佛山供电局

  • 摘要
    当前的电网负荷数据分类方法忽略了对负荷数据训练集的设计，导致分类结果存在较高的信噪比，冗余数据也较多。为此，基于人工神经网络设计电网负荷数据分类方法。提取离群点数据，利用人工神经网络算法设计训练集，逼近优化电网负荷数据，生成冗余数据周期性筛查模型，完成电网负荷数据分类。实验结果表明，该方法信噪比高于常规方法，对冗余数据的清除更彻底，且与当前方法相比，准确率、精度以召回率更高，应用性能更理想。
  • 关键词

    人工神经网络电网数据电网负荷数据数据分类方法

  • 基金项目(Foundation)
    广东电网有限责任公司佛山供电局资金资助项目（030600KK52200134）；
  • 文章目录

    1 电网负荷数据分类方法
    1.1 提取离群点数据
    1.2 训练集设计
    1.3 电网负荷数据逼近优化
    1.4 生成冗余数据周期性筛查模型
    2 实验设计与研究
    2.1 实验准备
    2.2 电网负荷数据信噪比测试
    2.3 不同方法分类性能对比
    3 结语
  • 引用格式
    花洁,李伟.基于人工神经网络的电网负荷数据分类方法[J].能源与环保,2022,44(02):264-269.DOI:10.19389/j.cnki.1003-0506.2022.02.044.
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