【摘 要】
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低压配电网系统的不断升级和改造增加了电网中数据信息的复杂性,为了实时有效地处理获取的多源数据,提高计算速度和融合效率,对传统的神经网络进行改造,根据多项式插值和逼近理论提出一种Hermite正交基前向神经网络,并在此基础上搭建基于Hermite正交基前向神经网络的算法模型,最后在MapReduce框架下将算法并行化。通过仿真验证,发现所提模型对低压配电网多源数据的处理效率更高、计算速度更快、误差更小。因此,提出的基于Hermite正交基前向神经网络的低压配电网多源数据处理与融合模型能更好地满足低压配电网中
【机 构】
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贵州电网有限责任公司贵阳供电局,国电南瑞南京控制系统有限公司
【基金项目】
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贵阳供电局科技项目(060100KK52200003)。
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低压配电网系统的不断升级和改造增加了电网中数据信息的复杂性,为了实时有效地处理获取的多源数据,提高计算速度和融合效率,对传统的神经网络进行改造,根据多项式插值和逼近理论提出一种Hermite正交基前向神经网络,并在此基础上搭建基于Hermite正交基前向神经网络的算法模型,最后在MapReduce框架下将算法并行化。通过仿真验证,发现所提模型对低压配电网多源数据的处理效率更高、计算速度更快、误差更小。因此,提出的基于Hermite正交基前向神经网络的低压配电网多源数据处理与融合模型能更好地满足低压配电网中
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