TY -的A2 -锣,大庆AU -沙,Yuanxia PY - 2022 DA - 2022/03/14 TI -图而基于分区的大规模分销网络重构方法SP - 3169065六世- 2022 AB -本文着重于分析大规模分销网络重建融合与图论和图划分算法。图论和图分割算法已被许多研究人员冲在医学领域,无人驾驶飞机和神经网络。这是一个新人在计算机视觉领域,这不仅可以实现部门的颜色也除以图像数据。分销网络也是不可或缺的新能源、电动机器,但传统的分销网络有许多问题,如不适合动力分布式访问和过度的网损。改善分销网络,减少网络的性能损失,本文multi-division模型建立了分销网络建设和重建,和图基于理论的除法算式方法提出了有效地解决feeder-to-feeder重建的问题在大规模分布在分销网络。通过其超导现象和聚类算法的特点,本文运用公式显示其分工原则,给各种配电网重建算法的例子,探索改进方法可以提高分销网络,减少网络的性能损失。迭代的数量也是严格认为,价值是经过多次迭代来减少错误。通过分销网络计算的例子中,网损降低价值,和分销网络故障修复模型作为例证。这张照片是用来简要描述配电网重建的过程中,发现分销网络的故障可以快速定位和隔离工联会,评分,很快就修好了。最后,为了减少网络损耗,降低负载的功率流计算,解决局部优化的问题,JA-BE-JA优化算法提出了基于大规模分销网络重新配置。 The mixed sampling method is preferred to test the number of divisions in the four states, and the parameters are selected to test the performance of the improved annealing simulation algorithm, and the conclusion is drawn as follows: the improved graph segmentation algorithm has strong robustness, can avoid local optimization of graph data, and can reduce network loss. Compared with traditional distribution network reconstruction methods, the network loss can be reduced to 454.3 KW, which can be optimized by 10.68% compared with the initial network loss. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/3169065 DO - 10.1155/2022/3169065 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -