基于BP神经网络的配网线损研究.pdf

Telecom Power Technology 106 Aug.10,2023,Vol.40 No.15 2023 年 8 月 10 日第 40 卷第 15 期电源与节能技术DOI：10.19399/ki.tpt.2023.15.034基于 BP 神经网络的配网线损研究姜昱昀，陆 杭（国网浙江杭州市萧山区供电有限公司，浙江 杭州 311225）摘要：配网线损是电力系统运行中存在的一个重要问题，对于电力公司的经济效益和社会影响有着极大的影响。传统的线损计算方法存在很多局限性，难以准确预测线路的损耗情况。为了解决这一问题，提出了一种基于反向传播（Back Propagation，BP）神经网络的配网线损研究方法。通过收集配电变压器的输入电量、输出电量和线路损耗等数据建立 BP 神经网络模型，利用模型预测线路损耗，通过实验验证方法的有效性，最后总结方法，提出未来的研究方向。关键词：配网线损；反向传播（BP）神经网络；数据采集Research on Line Loss of Distribution Network Based on BP Neural NetworkJIANG Yuyun,LU Hang(State Grid Zhejiang Hangzhou Xiaoshan District Power Supply Co.,Ltd.,Hangzhou 311225,China)Abstract:Distribution network line loss is an important problem in the operation of power system,which has a great impact on the economic benefit and social impact of power companies.The traditional line loss calculation method has many limitations,it is difficult to accurately predict the loss of the line.In order to solve this problem,a research method of distribution network line loss based on BP neural network is proposed in this paper.The Back Propagation(BP)neural network model is established by collecting the data of input power,output power and line loss of distribution transformer.The model is used to predict the line loss.The effectiveness of the method is verified by experiments.Finally,the method is summarized and the future research direction is put forward.Keywords:distribution network line loss;Back Propagation(BP)neural network;data acquisition0 引 言随着电力需求的不断增长，配电网的规模和复杂程度不断增长，线路损耗引起人们越来越多的重视。线损不仅影响着电网的经济运行，还可能导致线路负荷不平衡、电能质量下降等一系列问题。如何准确预测线路的损耗情况，是电力系统研究的重要方向之一。因此，对于配电网的线损问题进行研究和控制十分必要。为了解决配网线损问题，传统方法是依靠经验公式，但是其对于复杂情况的适应性较差，无法精确地预测和控制配电网的线损，难以满足电力系统日益复杂的应用需求。随着人工智能技术的快速发展，利用神经网络技术来研究和处理电力系统问题成为当前的热点之一。反向传播（Back Propagation，BP）神经网络是一种常用的神经网络模型，具有良好的逼近能力和学习能力，因此在电力系统中的应用越来越 广泛。文章基于 BP 神经网络，研究了配网线损问题。首先，采集和整理配电变压器的输入电量、输出电量和线路损耗等数据；其次，利用 BP 神经网络模型预测线路损耗；再次，通过实验验证该方法的有效性；最后，总结方法并提出未来的研究方向。1 问题阐述1.1 背景及问题随着电力需求的不断提高和电力规模的不断扩大，传统的配电网运行方式已经难以满足当今社会的需要。出现了一系列新的问题。其中，线路电流过大、电压波动、谐波污染等问题是配电网运行中常见的问题，会影响电网的正常运行和电力系统的质量，引发电网线路损耗和电力质量损失等问题，甚至可能导致设备损坏和故障发生。同时，随着电力系统的智能化和信息化，配电网设备也越来越复杂，维护和管理也越来越困难。因此，如何有效地解决这些问题，提高配电网的可靠性和安全性，成为当前电力系统研究的一个重要方向1。1.2 传统线损计算方法的局限性线损率是衡量配电网损耗程度的重要指标，指电力从发电厂经过配电变压器、电缆线路传输到用户的过程中，由于电导材料电阻、线路长度和电流等引起的电能损耗量与从发电厂的电量之比。通常情况下，由于线损率会影响电力系统的稳定性和经济效益等，线损率需要控制在合理的范围。收稿日期：2023-06-27作者简介：姜昱昀（1983），男，江西南昌人，本科，高级工程师，主要研究方向为电网规划与建设；陆 杭（1980），男，浙江杭州人，本科，高级工程师，主要研究方向为电网规划与建设。2023 年 8 月 10 日第 40 卷第 15 期 107 Telecom Power TechnologyAug.10,2023,Vol.40 No.15 姜昱昀，等：基于 BP 神经网络的 配网线损研究传统的线损率控制方法主要基于经验公式，存在精度低、依赖人工、无法实时更新等局限性，难以准确预测线路损耗情况，也无法及时发现和处理损耗过大的线路。同时，电网的非线性和不确定性复杂程度较高，使得传统的控制策略难以满足电力系统的需求。如何利用新技术和方法，提高配电网线路损耗的预测和控制准确性，成为当今电力系统研究的热点问题。因此，文章提出了一种基于 BP 神经网络的配网线损研究方法，以提高电力系统的经济效益和 稳定性2。2 BP 神经网络2.1 BP 神经网络原理BP 神经网络是一种广泛应用的神经网络模型，工作原理是基于误差反向传播算法。这种神经网络模型具有学习能力和自适应能力强的优点，能够建模和处理复杂的非线性问题。BP 神经网络的网络结构主要由输入层、隐藏层和输出层共 3 层组成。输入层接收外部信号输入，而隐藏层和输出层则对输入信号进行加权和求和，通过激活函数将输出结果映射到一定的区间内输出。BP 神经网络主要包括前向传播和反向传播两个基本过程。前向传播指将输入信号从输入层沿着网络结构传播到输出层的过程，反向传播则是将误差从输出层反向传播到输入层的过程。在反向传播过程中，通过计算误差并调整网络中的权值和偏置，从而逐步降低网络的误差，达到优化神经网络的目的。BP 神经网络是一种高效、灵活、具有强大学习和自适应能力的神经网络模型，可以应用于多个领域3。2.2 BP 神经网络在配电网线损研究中的应用BP 神经网络作为一种具有优异计算能力和学习能力的人工神经网络，在电力系统中的应用受到越来越多的关注。特别是在配电网线损研究中，BP 神经网络应用广泛。BP 神经网络可以通过构建线损率预测模型，精确预测配网中各线路的电能损耗，从而有效控制线损，即利用 BP 神经网络分析线路运行情况和负载特征，快速准确地掌握线路的损耗规律，进而加强对线路的管理和优化控制，提高电力系统运行效率，保障电力系统的可靠性。因此，BP 神经网络在配电网线损研究具有重要的意义和价值。2.3 基于 BP 神经网络的配网线损研究方法2.3.1 数据采集和整理基于 BP 神经网络的配网线损研究方法需要先进行数据采集和整理工作。为了建立一套可行的神经网络模型，需要通过现场调查和收集配电变压器的输入电量、输出电量以及线路损耗等数据来获取线路的特征参数和负荷数据等相关信息。这些数据必须被整理成可供 BP 神经网络模型训练的数据集，才能为神经网络模型提供数据支持。通过数据采集和整理，可以为研究者提供关于配电网络线路损失方面的重要信息，更好地建立 BP 神经网络模型，从而研究和分析配网线损4。2.3.2 建立 BP 神经网络模型在配网线损研究中，需要建立一个 BP 神经网络模型来分析和预测配网线的损耗情况。为此，需要将收集到的数据作为神经网络的输入，采用 MATLAB等工具选择合适的激活函数和误差函数来优化模型的训练效果，同时需要考虑设置合适的隐藏层数和节点数使得模型具有更好的准确性和稳定性。文章利用BP 神经网络建模不同类型的线路，构建预测线路损耗的模型，根据误差反向传播算法调整权值和偏置，使误差逐渐减小，最终得到一个较为准确的模型。通过这个模型可以得到更准确的配网线损耗情况预测结果，为配网运行和管理提供更有效的支持和保障。2.3.3 模型优化为了提高 BP 神经网络模型的预测准确性，需要对其进行优化。优化工作主要分为训练参数和数据预处理两个方面。通过深入剖析和优化训练参数和数据预处理，能够进一步提升 BP 神经网络模型的性能，使其更加准确地预测配网线损，从而为实际工程应用提供更加精确和可靠的预测模型。在模型优化方面，需要在网络结构、学习率、迭代次数、激活函数以及权重初始化等训练参数上进行调整和优化，以提升模型的健壮性和泛化能力。同时，需要预处理数据，包括数据清洗、标准化、归一化等，以减少噪声干扰，增强数据的稳定性和一致性。在模型优化的过程中，需要综合考虑当前的数据情况、问题需求和模型特点，持续优化和更新模型，以不断提高其预测精度和实际应用价值，最终通过模型优化为配网线损的研究提供更加精确和可靠的预测模型5。2.3.4 模型应用在配网线损研究中，为了预测和分析线路的损耗情况，研究人员将经过优化的 BP 神经网络模型应用于线路损耗计算，然后分析和比较优化前和优化后的结果，验证了 BP 神经网络在配网线损研究中具有优秀的表现。这个模型的应用可以帮助电力系统更好地理解线路的损耗情况，并提供更好的解决方案来减少线路损耗。2.4 最终结果分析采用一种基于BP神经网络的配网线损研究方法，通过对样本数据的训练和测试得出实验结果。实验结果表明，BP 神经网络模型在预测线路损耗方面效果 2023 年 8 月 10 日第 40 卷第 15 期Aug.10,2023,Vol.40 No.15Telecom Power Technology 108 良好。通过此方法能够有效控制配电网的线损率，提高电力系统的经济效益和稳定性。从结果来看，此方法能够实现更准确的损耗预测，为电力系统的可靠运行提供了重要支持。此研究方法可以为电力系统的线损率提供实时数据分析，帮助电力系统跟踪或发现问题并及时予以解决。此外，采用 BP 神经网络模型可以更好地适应不同复杂电网条件和不同的输入数据类型，从而提高预测精度。基于 BP 神经网络的配网线损研究方法对于电力系统的运营和管理有着重要意义。3 未来方向文章提出的基于 BP 神经网络的配网线损研究方法具有较高的理论实用价值和应用前景。但是，通过实验和分析发现，该方法在应对复杂的网络系统时仍面临诸多挑战和困难。为进一步提升该方法的实用性和精度，需要在以下 4 方面进行进一步的研究和探索。3.1 完善 BP 神经网络的结构，提高其能力有关 BP 神经网络的配网线损研究方法，需要进一步探索和完善它的结构，以提高其计算能力和学习能力。这意味着需要改进 BP 神经网络的输入层、输出层、隐藏层、激活函数等，并且加强它的权值调整和误差反向传播过程，以改善 BP 神经网络的性能。这样可以更加准确地预测和估计配网线损，帮助优化配电网的运行和管理，提高电能的效率，保障配网线的可靠性。3.2 综合考虑各种因素，建立多因素线损预测模型配电网中存在诸多影响线损的因素，如变电站负荷、天气条件、用户用电行为等。未来的研究方向应该是建立一种多因素的线损预测模型，综合考虑各种因素对线损的影响，并利用 BP 神经网络进行训练和预测。这样的模型可以更加准确地预测线损情况，并为配电网的管理和优化提供更加可靠的参考依据，同时可以采用其他机器学习算法、数据挖掘技术等进行研究，进一步提升线损预测的精度和可靠性。3.3 结合新技术，实现更加智能化和可持续的配电网管理未来可以尝试将 BP 神经网络与其他机器学习算法进行融合，进一步提升配网线损研究的准确性和稳定性。可以考虑增加更多的输入特征，如气象数据、用户用电习惯等因素，以增强模型的预测能力。此外，可以借助物联网技术实时监控和管理配电网，并通过数据分析和可视化展示，帮助决策者更好地掌握配电网的运行情况和优化方向。未来研究可以继续拓展 BP 神经网络在配网线损研究领域的应用，并结合其他先进技术实现更加智能化、高效化和可持续的配电网管理。3.4 加强管理和监管，提高安全性和稳定性为了提高电力系统运行的安全性和稳定性，相关机构需要加强对电力系统的管理和监管。在管理方面，需要制定严格的配网线损控制政策，定期检测和维护各种电力设备，提高电力系统的可靠性和稳定性。在监管方面，需要建立完善的电力监测系统，及时获取各种电力设备运行的状态信息，为电力系统的安全运行提供实时保障。此外，可以利用现代计算机技术和物联网技术，开发智能化的电力管理系统和配网线损优化算法，自动化管理与优化电力系统，进一步提高电力系统的运行效率和经济性。4 结 论配网线损的研究表明，基于 BP 神经网络的配网线损研究具有较高的精度和可靠性，通过采集和整理配电变压器的输入电量、输出电量和线路损耗等数据，建立 BP 神经网络模型来预测配网线损，最终实现对配电网的线损控制，为电力系统的成本控制和供电质量提升提供了有效的技术手段。未来将进一步加强对电力系统的数据采集和整理，提升 BP 神经网络模型的准确性和稳定性，以更好地应对不同的电力运行条件，更好地发挥线损控制的作用，同时将探索新的算法模型和数据分析技术，开展电力系统的综合优化研究，促进电力运营的可持续发展。参考文献：1 张云菊，郭 明，史虎军.基于 BP 神经网络模型实现配电网络损耗优化的研究 J.计算机与数字工程，2021，49（2）：295-300.2 梁语涵.基于 BP 神经网络的输电线路故障诊断方法 D.徐州：徐州师范大学，2016.3 贾立山，刘 喆，孙 毅.基于 RMBP 神经网络的飞机电气故障智能诊断 J.系统仿真学报，2018，30（9）：3493-3501.4 车兵辉，尹欣繁，彭先敏，等.基于 BP 神经网络的天平校准数据处理方法研究 J.计算机测量与控制，2020，28（10）：165-169.5 张春伟，朱勇叙，李梓阳，等.基于 BP 神经网络的网架结构损伤定位研究 J.河南城建学院学报，2022，31（5）：5-11.