基于GRU网络的配电网故障数量等级预测方法

• 作者: 庞昊 杜耀恒 高金峰
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 配电网故障数量等级 循环神经网络 GRU网络 历史依赖性 相关性
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: TM755
• 字数: 4290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2019.05.007

摘要

配电网故障数量的多少直接影响配电网的运行维护与用户的用电体验,目前业界关于配电网故障数量等级预测的研究较少.给出了一种基于GRU网络的配电网故障数据分析与故障数量等级预测方法.通过条件熵来衡量配电网故障数量等级的历史依赖性,采用距离相关系数对诸多气象特征因素进行相关性强弱考察,筛选出最优特征子集,最后通过训练GRU网络实现了配电网故障数量等级的预测.算例结果证明了预测方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高金峰	郑州大学产业技术研究院	70	566	13.0	21.0
2	庞昊	郑州大学产业技术研究院	3	0	0.0	0.0
3	杜耀恒		2	0	0.0	0.0