基于深度学习的配电网差异化节能降损技术研究

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摘要：随着配电网规模扩大和用电需求多样化，传统统一性降损策略难以适应其日益增长的复杂性与动态性。文章提出了一种基于深度学习的差异化节能降损技术框架。该框架首先利用图神经网络融合网络拓扑与多源运行数据，实现高损耗区域的精准识别；随后，采用长短期记忆网络自编码器对区域内负荷曲线进行深度特征提取与聚类，以划分不同的用电模式；最终，构建一个将区域损耗等级与负荷类别作为状态输入的深度强化学习（DRL） 智能体，以生成动态、差异化的最优控制策略。（剩余6278字）

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