基于神经网络的电网潮流图自动拓扑布线方法

《基于神经网络的电网潮流图自动拓扑布线方法》是一篇探讨如何利用人工智能技术优化电网系统设计的研究论文。该论文共28页，内容详实，结构清晰，旨在通过神经网络算法实现电网潮流图的自动拓扑布线，提高电网规划和运行的效率与准确性。

文章首先介绍了电网潮流计算的基本原理和传统布线方法的局限性，指出随着现代电网规模不断扩大，传统的手动或半自动布线方式已难以满足实际需求。因此，引入神经网络技术成为一种可行的解决方案。

在方法部分，作者提出了一种基于深度学习的电网拓扑建模与布线算法。该方法通过训练神经网络模型，使其能够识别电网中的节点关系和线路连接模式，并根据潮流计算结果自动完成布线任务。实验表明，该方法在多个典型电网案例中均表现出较高的准确性和稳定性。

此外，论文还对神经网络模型的训练数据进行了详细分析，包括数据来源、预处理方法以及特征提取过程。同时，作者对比了不同类型的神经网络模型在电网布线任务中的表现，验证了所选模型的有效性。

研究结果表明，基于神经网络的电网潮流图自动拓扑布线方法不仅提高了布线效率，还显著降低了人工干预的需求，为智能电网的发展提供了新的技术支持。该论文对于电力系统研究人员和工程技术人员具有重要的参考价值。