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一种基于证据理论融合量子网络的配网电压趋势预警方法

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摘要

本发明公开了一种基于证据理论融合量子网络的配网电压趋势预警方法，包括如下步骤：S1、获得配电网历史数据；S2、对配电网历史数据进行预处理，划分为长期（年数据）、中期（季数据）、短期（周数据）训练集和测试集；S3、构建初始量子神经网络；S4、调整量子神经网络参数，训练量子神经网络模型；S5、对神经网络进行测试，结合线路实际情况，修正电压趋势预测结果；S6、DS证据理论融合完善量子神经网络的电压趋势预测功能；S7、实现电压异常预警功能。本发明能够提供配网电压异常的主动防治新方法，提高配电网供电质量及电网运行经济性。

著录项

  • 公开/公告号CN111445010B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京工程学院;

    申请/专利号CN202010226541.1

  • 发明设计人 陈光宇;贺臻;张仰飞;郝思鹏;李干;黄良灿;

    申请日2020-03-26

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q50/06(20120101);G06F16/2458(20190101);

  • 代理机构32252 南京钟山专利代理有限公司;

  • 代理人上官凤栖

  • 地址 211167 江苏省南京市江宁区科技园弘景大道1号

  • 入库时间 2022-08-23 11:35:46

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