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申请/专利权人：天津大学
摘要：基于增强ELM模型的自适应配电网潮流分析方法及装置，该方法在极限学习机的基础上构建增强ELM模型，对增强ELM模型在每个阶段建立新的隐含层，以扩展极限学习机的神经网络结构；通过修改配电网潮流模型的损失函数，在多层极限学习机的神经网络结构训练的反向传播阶段，采用配电网潮流模型引导多层极限学习机的神经网络参数优化过程中的步长和梯度更新，得到适配配电系统的网络参数；利用增量学习方式在进化场景下，对多层极限学习机的神经网络参数进行自适应，利用自适应后的多层极限学习机的神经网络参数对配电系统的随机变量分布变化进行表征。本发明可以提高原始神经网络的非线性拟合能力，有效更新网络参数，提升模型参数的自适应性。
主权项：1.基于增强ELM模型的自适应配电网潮流分析方法，其特征在于，包括：利用多层感知器的多层神经网络构建方式，在极限学习机的基础上构建增强ELM模型，对所述增强ELM模型在每个阶段建立新的隐含层，以扩展极限学习机的神经网络结构，得到多层极限学习机的神经网络结构；利用配电网潮流模型，通过修改所述配电网潮流模型的损失函数，在所述多层极限学习机的神经网络结构训练的反向传播阶段，将所述配电网潮流模型嵌入所述多层极限学习机的神经网络训练过程中，采用所述配电网潮流模型引导所述多层极限学习机的神经网络参数优化过程中的步长和梯度更新，得到适配配电系统的网络参数；利用增量学习方式在进化场景下，对所述多层极限学习机的神经网络参数进行自适应，利用自适应后的所述多层极限学习机的神经网络参数对配电系统的随机变量分布变化进行表征。
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权利要求：
百度查询： 天津大学 基于增强ELM模型的自适应配电网潮流分析方法及装置
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