使用深度学习预测低压网络的电压分布
随着低电压(LV)电路的能量分布发生变化,传统的被动“适应和-“忘记”的网络管理方法将变得低效
,无法确保其有效运行。因此,我们需要一种自适应的方法,能够预测电路风险并做出相应调整。
在已有的文献中,多数方法要求网络具有完全的可观察性。然而,在现实运行中,考虑到智能电表
(SM)覆盖所有低压网络的可能性较低,这个前提是不现实的。而且,由于隐私要求的限制,许多配电
系统状态估计方法在低压网络分析中的应用非常有限。
为了解决这个问题,我们提出使用深度学习神经网络(DLNN)来预测低压电路中电压的分布情况,即
使只有部分区域被智能电表覆盖。我们采用 DLNN 来建立预测模型,并通过对低压电路关键位置的 SM
数据进行训练,得出了令人满意的预测结果。在这个过程中,并不需要高粒度的需求功率数据。
DLNN 作为一种强大的工具,能够通过学习大量的数据来建立模型,并且能够从中提取出关键特征。
通过对低压电路的电压分布进行深度学习分析,我们可以更好地了解电路的风险状况,并且能够做出
相应的预测和调整。
我们的研究结果表明,DLNN 在预测低压电路中电压分布方面具有很好的适用性。即使只有部分区域
被智能电表所覆盖,DLNN 也能够通过对关键位置的 SM 数据进行有效预测。因此,我们可以利用已有
的数据资源来预测电压分布,而无需额外投入高粒度的需求功率数据。
总结来说,本文提出了一种利用 DLNN 进行低压电路电压分布预测的方法。通过对低压网络的分析,
我们可以更好地了解电路的风险情况,并且能够根据预测结果做出相应的调整。这种方法可以在不具
备完全可观察性和隐私要求的情况下实现,具有很高的实用性和可行性。
通过深度学习预测低压网络的电压分布,我们可以提高低压电路的运行效率和可靠性,为电力系统的
管理和优化提供有力支持。同时,这也为未来进一步研究和应用提供了新的思路和方法。
希望本文对研究领域的同行和相关从业人员有所启发,并且能够为他们的工作和决策提供有益的参考
。同时,我们也希望通过这篇文章能够促进更多关于深度学习在电力系统中的应用和研究。通过不断
探索和创新,我们相信这个领域将会迎来更加美好的未来。