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申请/专利权人:中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司
摘要:本发明涉及一种神经网络预测交直流混联线路地面合成场强的方法,包括:确定交直流输电线路数据,对交直流输电线路数据进行计算,得到地面合成电场结果,构建训练集;构建深度神经网络模型,将训练集输入深度神经网络模型进行训练;通过输入不同的交直流输电线路数据至训练后的深度神经网络模型,进行地面合成电场的预测,得到预测结果。本发明采用深度神经网络模型作为预测模型,通过大量数据的学习和训练,从输入数据中学习到复杂的非线性映射关系,具有更强的泛化能力,能够处理各种复杂情况和未知情况;将快速而准确地输出对应的地面合成电场数据,适用于大规模系统的预测和评估,为电力系统的运行和管理提供了更加有效的工具和手段。
主权项:1.一种神经网络预测交直流混联线路地面合成场强的方法,其特征在于:该方法包括以下顺序的步骤:1确定交直流输电线路数据,对交直流输电线路数据进行计算,得到地面合成电场结果,构建训练集;2构建深度神经网络模型,将训练集输入深度神经网络模型进行训练;3通过输入不同的交直流输电线路数据至训练后的深度神经网络模型,进行地面合成电场的预测,得到预测结果。
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