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基于深度学习方法的电-气互联系统最优潮流全线性模型

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本发明公开了基于深度学习方法的电‑气互联系统最优潮流全线性模型，主要步骤为：1)建立电‑气互联系统，并获取所述电‑气互联系统的基础数据。2)建立基于深度学习的天然气线性模型。3)基于所述天然气线性模型，建立电‑气互联系统最优潮流全线性模型。本发明提供了一种基于深度学习方法的电‑气互联系统最优潮流全线性模型，对天然气管道模型进行了一段线性化，相比于传统的分段线性模型，本发明所提方法可以极大地提高计算效率。

著录项

公开/公告号CN109902854A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-06-18

原文格式PDF
申请/专利权人重庆大学;
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申请/专利号CN201910027181.X
发明设计人杨知方;郭林;余娟;代伟;杨燕;向明旭;
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申请日2019-01-11
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构50237 重庆缙云专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人王翔
地址 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
入库时间 2024-02-19 11:14:07

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-07-12

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20190111

实质审查的生效
2019-06-18

公开

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