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一种基于聚类及神经网络的含分布式电源配电网电能质量预测方法

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一种基于聚类及神经网络的含分布式电源配电网电能质量预测方法，包括：训练数据采集及归一化处理；历史输入数据集的聚类划分；训练集和验证集划分；BP神经网络预测模型训练；求取最佳训练集划分方式；预测输入变量值获取及归一化；确定输入变量值的簇类归属；电能质量预测输出及反归一化；电能质量预测结果评估。本发明的优点是：1、利用BP神经网络对含DG配电网电能质量进行了有效预测；2、用k‑means聚类算法对神经网络训练集进行分类预处理，对每个类提供不同的预测模型，以克服单独使用BP神经网络存在的易陷入局部最优解的缺点，明显缩小了预测误差；3、多次循环改变训练集、验证集划分方式和隐层节点个数N，提高了得到最优模型的概率。

著录项

公开/公告号CN109871976A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-06-11

原文格式PDF
申请/专利权人浙江工业大学;
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申请/专利号CN201811561343.X
发明设计人翁国庆;舒俊鹏;马泰屹;龚阳光;
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申请日2018-12-20
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06Q50/06(20120101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构33201 杭州天正专利事务所有限公司;
代理人王兵;黄美娟
地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号
入库时间 2024-02-19 10:19:51

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-07-05

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20181220

实质审查的生效
2019-06-11

公开

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