TelecomPowerTechnology·106·Aug.10,2023,Vol.40No.152023年8月10日第40卷第15期电源与节能技术DOI：10.19399/j.cnki.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（BackPropagation，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ResearchonLineLossofDistributionNetworkBasedonBPNeuralNetworkJIANGYuyun,LUHang(StateGridZhejiangHangzhouXiaoshanDistrictPowerSupplyCo.,Ltd.,Hangzhou311225,China)Abstract:Distributionnetworklinelossisanimportantproblemintheoperationofpowersystem,whichhasagreatimpactontheeconomicbenefitandsocialimpactofpowercompanies.Thetraditionallinelosscalculationmethodhasmanylimitations,itisdifficulttoaccuratelypredictthelossoftheline.Inordertosolvethisproblem,aresearchmethodofdistributionnetworklinelossbasedonBPneuralnetworkisproposedinthispaper.TheBackPropagation(BP)neuralnetworkmodelisestablishedbycollectingthedataofinputpower,outputpowerandlinelossofdistributiontransformer.Themodelisusedtopredictthelineloss.Theeffectivenessofthemethodisverifiedbyexperiments.Finally,themethodissummarizedandthefutureresearchdirectionisputforward.Keywords:distributionnetworklineloss;BackPropagation(BP)neuralnetwork;dataacquisition0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...
