基于深度神经网络的数据驱动潮流计算异常误差改进策略

《基于深度神经网络的数据驱动潮流计算异常误差改进策略》是一篇关于电力系统潮流计算优化的学术论文，全文共36页。该文主要研究了如何利用深度神经网络技术来提升潮流计算的精度和稳定性，特别是在面对数据异常或误差较大的情况下，提出了一种有效的改进策略。

潮流计算是电力系统分析中的核心问题，其结果直接影响到电网的安全运行与调度决策。然而，在实际应用中，由于测量误差、数据缺失或模型不准确等因素，传统的潮流计算方法可能会出现较大的误差，影响系统的可靠性。本文针对这一问题，提出了一种数据驱动的方法，通过深度神经网络对历史数据进行学习，从而识别并修正潮流计算中的异常误差。

文章首先介绍了潮流计算的基本原理和常用算法，随后详细阐述了深度神经网络在数据处理方面的优势，并结合实际案例说明了该方法的有效性。作者通过实验验证了所提策略在不同场景下的适用性和准确性，结果显示，该方法能够显著降低潮流计算中的误差，提高计算结果的可信度。

此外，论文还探讨了数据预处理、模型训练及参数优化等关键技术环节，为后续研究提供了理论基础和技术支持。整体来看，本文为解决潮流计算中的异常误差问题提供了一个创新性的思路，具有重要的理论价值和实际应用意义。