典型文献
基于社区划分的GRU神经网络负荷建模
文献摘要：
分布式电源的广泛接入增加了配电网复杂程度,导致负荷模型的描述难度大幅提高.此外,针对网络每个节点分别进行建模以及对整个配电网进行建模的方法难以适用于不断扩大规模的配电网.提出一种基于社区划分的门控循环单元(GRU)神经网络负荷建模方法.通过加文-纽曼(GN)算法对配电网拓扑进行分区处理,基于GRU神经网络分别对各个社区进行负荷建模,并在网络输入特征向量中引入度中心性来衡量节点在网络拓扑中的重要程度.对某地区的10 kV配电网进行建模分析,结果表明所建模型精度及计算效率更高.
文献关键词：
分布式电源;负荷模型;社区划分;度中心性;GRU神经网络
中图分类号：
作者姓名：
赵省军;张开鹏;付鑫权;司英莲;刘志栋;周登钰
作者机构：
国网甘肃省电力公司武威供电公司,甘肃武威733000;西华大学电气与电子信息学院,成都610039
文献出处：
引用格式：
[1]赵省军;张开鹏;付鑫权;司英莲;刘志栋;周登钰-.基于社区划分的GRU神经网络负荷建模)[J].综合智慧能源,2022(02):15-20
A类：
B类：
社区划分,GRU,网络负荷,负荷建模,分布式电源,复杂程度,负荷模型,门控循环单元,纽曼,GN,配电网拓扑,扑进,分区处理,输入特征,特征向量,入度,度中心性,网络拓扑,重要程度,某地区,kV,建模分析,模型精度,计算效率
AB值：
0.338129
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