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针对配电网公变台区在夏季易出现配变跳闸故障,对供电可靠性造成严重影响等问题,提出一种基于深度信念网络(DBN)的配变台区跳闸预测方法。首先,针对配变跳闸为小概率事件,利用Borderline-SMOTE算法对训练样本进行抽样以处理数据不平衡问题;然后使用新样本训练形成DBN预测模型。由于传统DBN在学习训练过程中易于陷入局部最优,故采用纵横交叉优化算法进行优化;最后,通过算例测试验证了该模型的有效性。