【摘 要】
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针对低压台区线损情况,提出一种数据挖掘技术的台区线损计算方法,根据样本的电气参数,提出台区K-Means聚类算法,该算法将台区线损值进行集中分类,解决了数据分散的问题,之后通过LM算法将BP神经网络优化,拟合出电气参数与样本线损率的关系,得到线损的变化规律,并根据拟合算法编程实现.结果表明,LM算法优化后得到的神经网络模型计算结果精度高,能够准确计算出台区的线损率,且更具合理性.
【机 构】
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国网山西省电力公司,山西 太原 030001
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针对低压台区线损情况,提出一种数据挖掘技术的台区线损计算方法,根据样本的电气参数,提出台区K-Means聚类算法,该算法将台区线损值进行集中分类,解决了数据分散的问题,之后通过LM算法将BP神经网络优化,拟合出电气参数与样本线损率的关系,得到线损的变化规律,并根据拟合算法编程实现.结果表明,LM算法优化后得到的神经网络模型计算结果精度高,能够准确计算出台区的线损率,且更具合理性.
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