基于集成深度神经网络的配电网联络关系辨识技术

《基于集成深度神经网络的配电网联络关系辨识技术》是一篇深入探讨现代电力系统中配电网联络关系识别方法的研究性文章，共32页。该文针对当前配电网结构复杂、联络关系难以准确识别的问题，提出了一种基于集成深度神经网络的解决方案。通过引入深度学习技术，文章旨在提高配电网联络关系辨识的准确性与效率。

文章首先分析了配电网联络关系的重要性及其在电力系统运行和管理中的作用。随后，介绍了传统方法在处理复杂网络结构时的局限性，并引出深度神经网络在数据处理和模式识别方面的优势。接着，文章详细描述了集成深度神经网络的设计思路，包括网络结构的选择、训练数据的准备以及模型的优化策略。

在实验部分，文章通过多个案例验证了所提方法的有效性，结果表明该方法能够显著提升联络关系识别的精度，并具备良好的泛化能力。此外，文章还对比了不同深度学习模型的表现，进一步证明了集成方法在复杂场景下的优越性。

最后，文章总结了研究成果，并展望了未来在配电网智能化管理中的应用前景。该研究不仅为电力系统的自动化提供了新的技术支持，也为相关领域的进一步发展奠定了理论基础。