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摘要
本发明公开了一种数据驱动的配电网无功功率预测方法。所述方法包括以下步骤：整理数据资料,确定输入特征变量集合X和输出目标变量集合y,构建特征选择网络；构建基于长短期记忆的序列到序列循环神经网络架构；对多因素多维历史输入时间序列构建注意力机制,引入门控残差块,对有功和无功功率构建多任务学习机制,完成配电网无功功率预测模型f的构建；估计配电网无功功率预测模型f参数θ,输出无功功率预测值本发明设计数据驱动的神经网络算法架构,建立反映输入特征和输出目标变量之间映射关系的配电网无功功率预测模型,以应对配电网无功功率吸收或放出量的波动性、满足配电网对准确无功功率预测效果的紧迫需求。
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