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基于深度学习算法的配电网实时自主动态重构( Real-time autonomous dynamic reconfiguration based on deep learning algorithm for distribution network )
X Ji Z Yin Y Zhang B Xu Q Liu
本文提出了一种基于深度学习(DL)算法的实时自主动态重构(ADR)方法，以降低配电网的电能损耗和开关动作代价。所提出的ADR方法可以根据历史控制数据集和实时系统状态进行决策。为了有效地获取历史控制数据集，首次引入启发式规则对混合整数凸规划方法进行改进，使重构策略能够以经济有效的方式运行。为了从历史数据集中学习重构策略，提出了一种对历史控制数据集进行有效训练的长-短期记忆网络(LSTM),并建立了考虑运行费用实时差异的开关动作函数，将其与训练好的LSTM模型相结合，实现ADR。通过对IEEE 33节点系统和台湾电力公司(TPC)84节点系统的实例研究，验证了ADR可以在毫秒级内获得理想的重构解，并具有较高的鲁棒性。
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