【摘 要】
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为更精确预测配电网线损，提出一种基于瞬态自适应麻雀搜索（TASSA）算法优化Mogrifier LSTM（Mg LSTM）的配电网线损预测方法。首先通过斜率灰色相关性分析方法，得到12个电气特征参数与线损之间的关联度，并经过配电网数据的预测校验，确定了最佳电气特征参数体系。然后使用TASSA优化Mg LSTM神经网络中的4个重要参数，确定最佳的Mg LSTM网络结构，进而构建基于TASSA-Mg
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然基金科学基金资助项目（62063016）；
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为更精确预测配电网线损，提出一种基于瞬态自适应麻雀搜索（TASSA）算法优化Mogrifier LSTM（Mg LSTM）的配电网线损预测方法。首先通过斜率灰色相关性分析方法，得到12个电气特征参数与线损之间的关联度，并经过配电网数据的预测校验，确定了最佳电气特征参数体系。然后使用TASSA优化Mg LSTM神经网络中的4个重要参数，确定最佳的Mg LSTM网络结构，进而构建基于TASSA-Mg LSTM的神经网络线损预测模型。最后，通过甘肃省某地区配电网进实例分析，验证了所提方法具有较高的预测精度。
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