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摘 要:本发明提供一种基于深度学习的智能电网线损预测方法,涉及电网线损预测领域,包括以下步骤:S1:收集用电各环节中线损电路的运行相关数据;S2:获取各用电环节中线损电路的实际线损值,为每个用电环节构建线损预测子模型;S3:由所有的线损预测子模型构建电网总线损预测模型;S4:将智能电网中各用电环节的运行相关数据作为输入,提供给电网总线损预测模型,输出智能电网的预测线损值。本发明通过深度学习技术的应用,能够实现处理大规模的电网运行数据,提供实时、准确的线损预测,并通过自动化的方法优化模型性能,为智能电网的高效管理和运维提供了技术支持。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410814105.4 | 专利名称: | 一种基于深度学习的智能电网线损预测方法 |
申请日: | 2024-06-24 | 申请/专利权人 | 烟台芮禾电气技术有限公司 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省烟台市烟台片区开发区长江路160号星颐广场6号楼817室 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-07-23 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118378544A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |