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基于改进聚类和RBF神经网络的台区电网线损计算研究
被引量：
30
1
作者
邓鹏
刘敏
《智慧电力》
北大核心
2021年第2期107-113,共7页
电网线损是反映低压台区配电网输配电性能好坏的重要技术指标,针对低压台区线损计算不精确和效率不高的问题提出了一种有效的计算方法,即基于改进K-Means聚类和正交最小二乘法(OLS)优化的径向基(RBF)神经网络计算模型。首先通过层次分析...
电网线损是反映低压台区配电网输配电性能好坏的重要技术指标,针对低压台区线损计算不精确和效率不高的问题提出了一种有效的计算方法,即基于改进K-Means聚类和正交最小二乘法(OLS)优化的径向基(RBF)神经网络计算模型。首先通过层次分析法(AHP)对线损的电气指标进行提取,根据得到的线损指标用改进的KMeans聚类算法进行分类处理,然后用OLS改进的RBF网络和标准的RBF网络分别对得到的分类样本进行训练,再用训练好的模型计算台区电网线损。最后利用某地区低压台区的68组样本验证了所提方法的有效性。
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关键词
低压台区电网线损
电气指标
K-MEANS聚类算法
层次分析法
OLS-RBF
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题名
基于改进聚类和RBF神经网络的台区电网线损计算研究
被引量：
30
1
作者
邓鹏
刘敏
机构
贵州大学电气工程学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2021年第2期107-113,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51967004)。
文摘
电网线损是反映低压台区配电网输配电性能好坏的重要技术指标,针对低压台区线损计算不精确和效率不高的问题提出了一种有效的计算方法,即基于改进K-Means聚类和正交最小二乘法(OLS)优化的径向基(RBF)神经网络计算模型。首先通过层次分析法(AHP)对线损的电气指标进行提取,根据得到的线损指标用改进的KMeans聚类算法进行分类处理,然后用OLS改进的RBF网络和标准的RBF网络分别对得到的分类样本进行训练,再用训练好的模型计算台区电网线损。最后利用某地区低压台区的68组样本验证了所提方法的有效性。
关键词
低压台区电网线损
电气指标
K-MEANS聚类算法
层次分析法
OLS-RBF
Keywords
power line loss in low-voltage region
electrical index
K-means clustering algorithm
AHP
OLS-RBF
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进聚类和RBF神经网络的台区电网线损计算研究
邓鹏
刘敏
《智慧电力》
北大核心
2021
30
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