一种基于KAN神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法

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一种基于KAN神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法
申请号:CN202411538921
申请日期:2024-10-31
公开号:CN119496116A
公开日期:2025-02-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于KAN神经网络的低压台区配电网系统建模及分析方法,包括:智能电能表数据采集模块,用于召测采集计量区域的电能数据,用于模型仿真搭建的第一数据;Simulink低压台区配电网仿真模型,包含多个用户负载子系统,用于模拟台区中多个用户使用电能场景的仿真模型。该发明通过KAN神经网络分析方法,用于对电能表数据进行深度学习分析,计算台区中的智能电能表误差以及台区各支路线路损耗通过智能电能表采集模块获取台区中用户的电能数据并预处理获取用电区域的负载特性,通过负载特性和电能表误差搭建Simulink低压配电网台区系统模型。
技术关键词
台区配电网 智能电能表 分析方法 子系统 仿真数据 深度学习分析 仿真模型 电能表数据 电能表计量 连续时间积分器 低压配电网台区 损耗 误差系数 计量有功电能
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