基于神经网络模型的智能电网线损估计方法

• 作者: 李果 袁小凯 黄世平
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络模型 BP神经网络算法 LM算法 线路损耗 实时估计 智能电网 IEEE33节点系统 配电网 潮流法
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 电气工程|Electrical Engineering
• 页码范围: 133-138
• 页数: 6页
• 分类号: TM727
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2022.02.03

摘要

为了准确、有效、实时估计智能电网中配电网线损,提出了一种基于神经网络模型的智能电网线损估计方法.在BP神经网络算法的基础上采用LM算法对神经网络权重和阈值进行连续优化从而实现网络自适应调节,进而搭建神经网络模型.将模型应用于IEEE33节点系统进行实验,实时估计每条线路的功率损耗并将估计线损值与实际测得的线损值进行比较并提出相应的评估指标对方法有效性进行评估.结果表明,与传统的潮流法相比,所提出的方法具有更优的运算速度和准确度.