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Distribution network reliability assessment and optimization method based on convolutional neural network
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DOI：10.1088/2631-8695/ae0f08.png)
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摘要
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考虑到影响电力配电网运行的各种复杂因素以及传统可靠性评估与优化方法的局限性，本研究提出了一种基于卷积神经网络的新型方法。该模型使用IEEE 123节点配电系统的数据进行了训练和测试，并将其实验性能与多种成熟方法进行了比较，包括故障树分析、支持向量机模型、深度信念网络和随机森林算法。实验结果表明，在系统平均停电持续时间指数方面，所提出的模型实现了每用户平均停电时长3.15小时，显著低于故障树分析模型的每用户5.42小时以及支持向量机模型的每用户4.96小时。在预测性能方面，该模型的准确率达到92.5%，召回率为90.8%，F1得分为91.6%，优于所有对比模型。该方法为评估和优化电力配电网的可靠性提供了一种新颖且有效的方式，从而增强了运行稳定性、成本效益以及电力供应的整体可靠性。
Keyword:
convolutional neural network
reliability assessment
optimization method
power system
期刊
E
IF:
1.6
论文数:
2.1K
被引数:
0
机构
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引用论文
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