基于圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低壓配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)拓?fù)渥R(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110817255.7 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113657171A 公開(kāi)（公告）日 2021-11-16
申請(qǐng)公布號(hào) CN113657171A 申請(qǐng)公布日 2021-11-16
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06F17/16;G06F17/14 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 朱錚;許堉坤;黃鋒;俞磊;蔣超;陳海賓;戴辰;王晉;沈華;甄昊涵;江劍峰;趙舫;肖爽;閆景瑞 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 朗新科技集團(tuán)股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 濟(jì)南克雷姆專利代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 張祥明
地址 200120 上海市浦東新區(qū)源深路1122號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明屬于電力拓?fù)浯髷?shù)據(jù)分析領(lǐng)域，尤其涉及基于圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低壓配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)拓?fù)渥R(shí)別方法。包括以下步驟：S1：低壓配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)拓?fù)洚惓ＷR(shí)別問(wèn)題建模；S2：構(gòu)建圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；該圖小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、L層圖卷積層和輸出層組成，其以編碼圖局部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息的鄰接矩陣A和編碼用戶用電特征數(shù)據(jù)的頂點(diǎn)特征矩陣X為輸入，輸出頂點(diǎn)類別標(biāo)簽預(yù)測(cè)矩陣；S3：輸入電力用戶數(shù)據(jù)，輸出拓?fù)洚惓Ｓ脩?。本方法能充分利用低壓配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和不同用戶用電特征數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)臺(tái)區(qū)異常戶變關(guān)系識(shí)別，利用卷積定理與熱核函數(shù)定義圖小波變換及其逆變換基底，它們的局部性和稀疏性，保證了網(wǎng)絡(luò)具有良好的分類性能和效率，從而實(shí)現(xiàn)精確臺(tái)區(qū)拓?fù)渥R(shí)別。