基于LSTM算法的配电网线损计算

• 作者: 王娅双
• 来源期刊: 电气开关
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 配电网 线损
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与研究|Design and Study
• 页码范围: 35-37
• 页数: 3页
• 分类号: TM72
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-289X.2022.01.010

摘要

配电网的线损是电力企业的重要考核标准之一,对配电网的规划和设计具有重要作用,因此运用合适的算法对配电网的线损进行精确预测受到了广泛关注.为此,本文首先概述了配电网线损的概念及组成,并分析了长短期记忆网络算法计算线损的原理,最后分别采用长短期记忆网络法和随机森林法对线损进行了计算,验证了长短期记忆网络算法的优越性,为后续配电网线损研究提供了理论依据.