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一种基于深度学习的高压直流换流站能效预测方法及系统

基本信息

申请号 CN202011079041.6 申请日 -
公开（公告）号 CN112365024A 公开（公告）日 2021-02-12
申请公布号 CN112365024A 申请公布日 2021-02-12
分类号 G06Q10/04(2012.01)I; 分类 计算；推算；计数;
发明人 谭炳源;刘佳;吴瀛;吴焕;姚栋方;陈崇明;阎帅;肖雄;廖烈涛 申请（专利权）人 国网计量中心有限公司
代理机构 北京工信联合知识产权代理有限公司 代理人 夏德政
地址 510000广东省广州市萝岗区广州科学城科学大道181号A4第7层
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于深度学习的高压直流换流站能效预测方法及系统，包括：获取高压直流换流站的能效分布样本数据集，并对能效分布样本数据集进行预处理，以获取经过预处理的能效分布样本数据集；分别构建换流站总损耗神经网络模型和/或换流站损耗占比神经网络模型；基于经过预处理的能效分布样本数据集分别对所述换流站总损耗神经网络模型和/或换流站损耗占比神经网络模型进行训练和优化，以确定换流站总损耗神经网络最优模型和换流站损耗占比神经网络最优模型；根据待测高压直流换流站的运行数据，利用所述换流站总损耗神经网络最优模型和/或换流站损耗占比神经网络最优模型对所述待测高压直流换流站的能效进行预测，以获取能效预测结果。