一种基于神经网络的配网仿真分析方法

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一种基于神经网络的配网仿真分析方法
申请号:CN202510388261
申请日期:2025-03-31
公开号:CN120317114A
公开日期:2025-07-15
类型:发明专利
摘要
本发明涉及智能电网技术领域,公开了一种基于神经网络的配网仿真分析方法,包括以下步骤:S1、收集配电网络的历史运行数据、环境数据和市场需求数据;S2、对所述数据进行预处理,包括去噪、插补和标准化处理;S3、使用图卷积网络对多模态数据进行融合处理;S4、通过多阶段神经网络架构对融合后的数据进行特征提取,其中每一阶段的输出作为下一阶段的输入;S5、利用强化学习对所述神经网络进行训练,优化配网仿真分析的预测精度。本发明通过深度神经网络模型结合强化学习和多模态数据融合,显著提高了配网仿真分析的预测精度、实时响应能力和适应性,优化了电网状态预测和调度决策的效率。
技术关键词
仿真分析方法 神经网络架构 历史运行数据 配网 多阶段 配电网络 深度神经网络模型 优化预测模型 智能电网技术 空间特征提取 长短期记忆网络 更新网络参数 实时数据 生成对抗网络 深度Q网络 可视化工具 决策