户变拓扑关系及时准确的维护一直是电网公司的一个难题,目前仅依赖管理手段的更新已经很难解决用户信息识别的问题,必须寻求技术上的突破。因此,为了从技术层面上解决准确识别户变拓扑关系的瓶颈问题,论文深入分析了与电网拓扑分布紧密相关的载波技术,基于CNN-LSTM深度学习神经网络,构建了台区户变拓扑关系的识别模型。实际运行结果表明:该模型具备识别准确性高、鲁棒性强等优点。
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