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配电网规划智能分析方法研究的中期报告
本研究的中期报告主要介绍了配电网规划智能分析方法的研究内容、进展及未来计划。具体内容如下：
一、研究背景
随着能源生产与消费方式的变革，配电网在供电方式、供电质量、供电可靠性等方面都提出更高的要求。传统的配电网规划方法已经不能满足新时期的要求，需要引入智能分析技术，提高配电网规划的科学性、准确性与效率。
二、研究内容
本研究的主要内容包括三方面：
1.配电网数据采集及处理
针对现有数据采集设备的不足，将研究新型的配电网数据采集器，并对采集到的数据进行质量控制、存储、处理等工作。
2.配电网规划智能分析方法研究
基于配电网数据及规划要求，将研究配电网规划的智能分析方法，包括数据预处理、特征提取、建模及优化等环节。其中，采用机器学习、神经网络和深度学习等方法进行智能分析。
3.配电网规划方案生成
将根据智能分析的结果，结合实地情况，生成合理的配电网规划方案，并提供决策支持。
三、研究进展
截至目前，研究已经完成了配电网数据采集设备的设计，并进行了演示测试。同时，利用开源机器学习工具，尝试了解决配电网规划中的一些问题，如线路选择、主变容量设置等。
四、未来计划
1.完善配电网数据采集及处理系统；
2.进行更深入的机器学习算法研究，在聚类、分类、回归等方面进行探索；
3.结合实际应用，完善配电网规划方案生成系统，并进行验证。
五、结论
通过目前的研究，配电网规划智能分析方法将为配电网规划提供科学性、准确性和效率，有望成为未来配电网规划的新方向。