您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于自适应联邦学习与ADMM的分布式无功优化
电网运行 | 更新时间:2026-06-22
    • 基于自适应联邦学习与ADMM的分布式无功优化

    • Distributed reactive power optimization based on adaptive federated learning and ADMM

    • 浙江电力   2026年45卷第6期 页码:73-82
    • DOI:10.19585/j.zjdl.202606007    

      中图分类号:
    • 收稿:2025-11-08,

      修回:2026-03-14,

      纸质出版:2026-06-25

    移动端阅览

  • 刘志远,许江蛟.基于自适应联邦学习与ADMM的分布式无功优化[J].浙江电力,2026,45(06):73-82. DOI: 10.19585/j.zjdl.202606007.

    LIU Zhiyuan,XU Jiangjiao.Distributed reactive power optimization based on adaptive federated learning and ADMM[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(06):73-82. DOI: 10.19585/j.zjdl.202606007.

  •  
  •  

0

浏览量

0

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

考虑多主体效益的光储充电站两阶段规划模型
考虑分区规模平衡性的主动配电网无功电压优化方法
基于纳什谈判的乡村多区域能源系统协同低碳经济调度
基于ADMM的多区域直流系统完全分布式最优潮流算法
考虑风电时空相关性的电气互联系统分布式优化调度

相关作者

周辰罡
李秋韵
章艳
朱睿
李佳丽
郭正阳
任权策
王江

相关机构

河海大学 电气与动力工程学院
国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院
大连理工大学 电气工程学院
国网浙江省电力有限公司杭州市临安区供电公司
国网浙江省电力有限公司温州供电公司
0