基于卷积神经网络的有源配电网母线电压预测方法

姬玉泽; 陈文刚; 田瑞敏; 张凯

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基于卷积神经网络的有源配电网母线电压预测方法

成果论文专栏 | 更新时间：2025-12-06

- 基于卷积神经网络的有源配电网母线电压预测方法
- 基于卷积神经网络的有源配电网母线电压预测方法
- 山西电力 2025年第2期页码：6-11
- 作者机构：
  
  国网晋城供电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： P183;TM714.2
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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姬玉泽, 陈文刚, 田瑞敏, 等. 基于卷积神经网络的有源配电网母线电压预测方法[J]. 山西电力, 2025,(2):6-11.

姬玉泽, 陈文刚, 田瑞敏, et al. 基于卷积神经网络的有源配电网母线电压预测方法[J]. 2025, (2): 6-11.
姬玉泽, 陈文刚, 田瑞敏, 等. 基于卷积神经网络的有源配电网母线电压预测方法[J]. 山西电力, 2025,(2):6-11. DOI：

姬玉泽, 陈文刚, 田瑞敏, et al. 基于卷积神经网络的有源配电网母线电压预测方法[J]. 2025, (2): 6-11. DOI：

摘要

有源配电网母线电压预测对配电网的电压稳定控制具有重要意义。考虑分布式新能源发电的随机性和间歇性对接入配电网母线电压的显著影响，为实现新能源出力对配电网母线电压稳定水平的预测和控制，提出了一种基于卷积神经网络模型的有源配电网电压预测控制方法。所提方法充分考虑外界环境因素对分布式新能源出力的影响，直接将环境因素作为有源配电网母线电压关键影响变量，通过卷积神经网络实现外界环境变量特征的自动提取，构建有源配电网母线电压与外界环境因素变量特征关系模型，实现有源配电网母线电压的高效预测，为母线电压控制方案的制定提供科学依据，提升地区有源电网电压的稳定性。搭建地区有源配电网母线仿真模型对卷积神经网络预测结果进行验证，验证结果显示在不同的环境因素场景下该方法具有可靠的预测精确性。

Abstract

关键词

Keywords

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