【摘 要】
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针对含风电光伏电力系统网损率计算的问题，提出一种基于深度迁移学习（Transfer-Deep Boltzmann Network-Deep Neural Network，TDBN-DNN）的网损率计算模型。首先将训练好的深度学
【机 构】
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燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室; 国网冀北电力有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61873225,61374098)
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针对含风电光伏电力系统网损率计算的问题，提出一种基于深度迁移学习（Transfer-Deep Boltzmann Network-Deep Neural Network，TDBN-DNN）的网损率计算模型。首先将训练好的深度学习模型作为源模型，并冻结DBN特征提取层。然后定义了最大均值差异贡献数ρi，迁移出与待计算数据分布更接近的样本数据，微调DNN深层神经网络，得到基于深度迁移学习（Transfer-Deep Boltzmann Network-Deep Neural Network，TDBN-DNN）模型进行网损率计算。最后以中国北方某地区实际电网为算例，仿真结果表明该DBN-DNN深度学习计算方法较传统浅层结构的BP（Back Propagation）神经网络计算方法拥有更好的非线性拟合能力，此外，经过迁移学习后得到的深度迁移学习TDBN-DNN模型拥有更高的计算精度与更好的时效性，而且该模型具有一定的数据容错性。
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