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JP2018057096A,2018.04.05US2022113695A1,2022.04.14络拓扑重构等技术，能够提高电网的智能化水2在配电网里部署边缘计算设备，并采集电网运行数据、环境数据使用深度学习算法，基于融合的多源数据进行负荷预测和故边缘计算设备从处理后的数据中提取关键特征，并对关键特征进行数据能相关的环境因素以及从用户行为数据中提取用电峰谷；所述数据融合采用加权平均算所述深度学习算法具体为长短期记忆网络算法和卷积神经网络算法相结合的混合模使用长短期记忆网络算法对时间序列数据进行处理，提取通过卷积神经网络算法对图像数据进行处理，提取出数据中的其中，所述基于实时数据和预测结果进行自适应网根据配电网的运行目标和策略，确定拓扑重构的优化目标；所述优化使用自适应拓扑重构算法，自动调整配电网结构；所述自适应拓3实时监控配电网，使用传感器和边缘计算设备检测异常指所述边缘计算模块用于通过边缘计算进行数据融合和先期异常检测，并所述数据分析模块用于通过深度学习算法进行负荷预测和故障预所述网络拓扑优化模块用于使用自适应网络拓扑重构算法，根据实时数据和预测结4[0018]更进一步的，所述关键特征具体为从电网运行数据中提取电压和电流的波动模56网性能相关的环境因素以及从用户行为数据中提取用7学习算法具体为长短期记忆网络算法和卷积神经网络算法相89[0082]在本实施例中，通过在配电网关键节点部署边缘计算设
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