神经网络在配网电能损耗预测中的应用研究

• 作者: 曹敏 李英娜 王昕 邢士发
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 配网线损计算 BP神经网络 PSO-GRNN算法 线损预测
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 210-214
• 页数: 5页
• 分类号: TM73
• 字数: 2844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2017.08.042

摘要

配网馈线和节点较多、负荷的多变,使得配网中的技术线损和管理线损分析预测困难.本文结合等值电阻法理论线损计算模型、BP神经网络、广义回归神经网络GRNN模型,对配电电网线损、电能损耗进行分析与计算,将理论应用到区域实测负荷数据和电量数据的分析中,分析了S区域线损率、线损和电能损耗,计算出了配电网电能损耗各元件所占的百分比.测试结果表明,BP模型对线损预测的均方误差为2.71;并在此基础上,考虑配电网变压器等损耗,利用PSO-GRNN模型对配电网的电能损耗进行预测,配网电能总损耗预测的均方误差为0.36,为区域电能损耗分析和降损工作提供了关键状态参数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹敏	云南电网有限责任公司电力科学研究院	112	433	11.0	16.0
3	王昕	云南电网有限责任公司电力科学研究院	28	49	4.0	5.0
5	李英娜		148	412	10.0	12.0
6	邢士发		2	4	1.0	2.0