发明专利已授权

一种基于深度学习的电力系统经济调度网损计算方法

📄 申请号：CN202211478744.5 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2022-11-22

公开号

CN115879700B

公开日

2026-04-10

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_0631

IPC 分类号

G06Q10_0631 , G06Q50_06 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

电力系统经济调度人工智能算法电力系统优化调度电网损耗计算深度学习电力系统经济调度

应用场景

电力系统调度, 能源管理, 智能电网, 电力市场, 电网规划

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摘要

本发明涉及一种基于深度学习的电力系统经济调度网损计算方法，属于电力系统经济调度技术领域，包括以下步骤：步骤1、采用差分进化算法模拟生成网损计算模型的训练数据；步骤2、搭建多头多层感知器网损计算模型并进行模型训练；步骤3、调用多头多层感知器网损计算模型进行电力系统经济调度计算。本发明通过深度学习的方法代替传统的计算方法，大大提高了网络损耗的计算速度，并对多层感知器模型进行改进形成多头多层感知器模型，在不用重新训练的前提下实现不同负荷需求下的网损计算；输入为机组出力数据和各个节点负荷需求，使得该网损计算方法更加适用于电力系统经济调度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于三维张量高阶特征交互的云API服务质量预测方法

当前第 / 件

风电叶片超声波无损检测设备

同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_0631)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：91 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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