基于深度学习的配电网投入产出相关性分析

基于深度学习的配电网投入产出相关性分析

论文摘要

针对目前配电网投入产出评价指标体系中投入产出指标对应关系复杂、项目投资效益偏低的问题,提出一种基于深度学习的配电网投入产出指标间相关性分析方法。以项目属性投资作为投入指标,综合考虑电网的供电可靠性、网架结构、运行效率和经济效益,建立配电网投入产出评价指标体系;基于深度置信网络建立投入产出相关性分析模型,利用配电网历史数据进行网络的学习和训练,通过灵敏度分析方法挖掘投入产出的内在联系。以山东省电力公司10kV及以下配电网为例,分析投入指标变化对不同产出指标的影响;通过对比产出指标的实际值和预测值,验证所提方法的有效性。结果表明项目属性投资对不同产出指标具有不同程度的改善作用,可为配电网投资的科学合理分配提供借鉴和指导。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 冯亮,梁荣,吴奎华,孙显卓,杨扬,綦陆杰,崔灿

关键词: 配电网,深度学习,投入产出评价,相关性,深度置信网络

来源: 智慧电力 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技,经济与管理科学

专业: 电力工业,自动化技术,工业经济,会计

单位: 国网山东省电力公司经济技术研究院,山东大学电气工程学院

基金: 国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900502),国网山东省电力公司科技项目(2017A-19)~~

分类号: TP181;F426.61;F233

页码: 90-96

总页数: 7

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基于深度学习的配电网投入产出相关性分析
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