【摘 要】
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针对上海市部分配电线路低电压现象日益严重影响用户正常用电问题,为提前识别低电压风险、判断低电压配网台区的电压合格率,收集了9项反映低压配网电压质量的特征指标,训练了
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针对上海市部分配电线路低电压现象日益严重影响用户正常用电问题,为提前识别低电压风险、判断低电压配网台区的电压合格率,收集了9项反映低压配网电压质量的特征指标,训练了一个基于自组织竞争神经网络的低电压台区预测模型,实现正常、存在低电压风险和存在严重低电压风险三种类型台区的自动聚类。通过算例证实,该模型实用有效,便于及早采取措施改善电压质量,以提高供电可靠性。
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