一种基于深度神经网络的中压配电网容载比计算方法

本发明提出了一种基于深度神经网络的中压配电网容载比计算方法，方法包括：采集中压配电网的多源数据；设计自适应分层聚类算法根据高维特征矩阵动态识别负载类型；构建时序多级递归神经网络负载预测；根据负载预测计算电网的当前容载比，并对当前容载比进行初步优化；根据初步优化的负载预测构建深度学习模型对能量管理策略进行深入优化；实时监控中压配电网的运行情况，并使用强化学习模型优化深度学习模型和能量管理策略。本发明能够显著提高中压配电网容载比计算的准确性和实时性，克服现有技术在复杂负荷环境下难以进行动态调整和优化的不足，有效保障电网的稳定运行和供电安全。