基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)線損研究

姜昱昀，陸 杭

（國網(wǎng)浙江杭州市蕭山區(qū)供電有限公司，浙江 杭州 311225）

0 引 言

隨著電力需求的不斷增長，配電網(wǎng)的規(guī)模和復(fù)雜程度不斷增長，線路損耗引起人們越來越多的重視。線損不僅影響著電網(wǎng)的經(jīng)濟運行，還可能導(dǎo)致線路負(fù)荷不平衡、電能質(zhì)量下降等一系列問題。如何準(zhǔn)確預(yù)測線路的損耗情況，是電力系統(tǒng)研究的重要方向之一。因此，對于配電網(wǎng)的線損問題進(jìn)行研究和控制十分必要。

為了解決配網(wǎng)線損問題，傳統(tǒng)方法是依靠經(jīng)驗公式，但是其對于復(fù)雜情況的適應(yīng)性較差，無法精確地預(yù)測和控制配電網(wǎng)的線損，難以滿足電力系統(tǒng)日益復(fù)雜的應(yīng)用需求。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來研究和處理電力系統(tǒng)問題成為當(dāng)前的熱點之一。反向傳播（Back Propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有良好的逼近能力和學(xué)習(xí)能力，因此在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越廣泛。

文章基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究了配網(wǎng)線損問題。首先，采集和整理配電變壓器的輸入電量、輸出電量和線路損耗等數(shù)據(jù)；其次，利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測線路損耗；再次，通過實驗驗證該方法的有效性；最后，總結(jié)方法并提出未來的研究方向。

1 問題闡述

1.1 背景及問題

隨著電力需求的不斷提高和電力規(guī)模的不斷擴大，傳統(tǒng)的配電網(wǎng)運行方式已經(jīng)難以滿足當(dāng)今社會的需要。出現(xiàn)了一系列新的問題。其中，線路電流過大、電壓波動、諧波污染等問題是配電網(wǎng)運行中常見的問題，會影響電網(wǎng)的正常運行和電力系統(tǒng)的質(zhì)量，引發(fā)電網(wǎng)線路損耗和電力質(zhì)量損失等問題，甚至可能導(dǎo)致設(shè)備損壞和故障發(fā)生。同時，隨著電力系統(tǒng)的智能化和信息化，配電網(wǎng)設(shè)備也越來越復(fù)雜，維護和管理也越來越困難。因此，如何有效地解決這些問題，提高配電網(wǎng)的可靠性和安全性，成為當(dāng)前電力系統(tǒng)研究的一個重要方向[1]。

1.2 傳統(tǒng)線損計算方法的局限性

線損率是衡量配電網(wǎng)損耗程度的重要指標(biāo)，指電力從發(fā)電廠經(jīng)過配電變壓器、電纜線路傳輸?shù)接脩舻倪^程中，由于電導(dǎo)材料電阻、線路長度和電流等引起的電能損耗量與從發(fā)電廠的電量之比。通常情況下，由于線損率會影響電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟效益等，線損率需要控制在合理的范圍。

傳統(tǒng)的線損率控制方法主要基于經(jīng)驗公式，存在精度低、依賴人工、無法實時更新等局限性，難以準(zhǔn)確預(yù)測線路損耗情況，也無法及時發(fā)現(xiàn)和處理損耗過大的線路。同時，電網(wǎng)的非線性和不確定性復(fù)雜程度較高，使得傳統(tǒng)的控制策略難以滿足電力系統(tǒng)的需求。如何利用新技術(shù)和方法，提高配電網(wǎng)線路損耗的預(yù)測和控制準(zhǔn)確性，成為當(dāng)今電力系統(tǒng)研究的熱點問題。因此，文章提出了一種基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)線損研究方法，以提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟效益和穩(wěn)定性[2]。

2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，工作原理是基于誤差反向傳播算法。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力強的優(yōu)點，能夠建模和處理復(fù)雜的非線性問題。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由輸入層、隱藏層和輸出層共3 層組成。輸入層接收外部信號輸入，而隱藏層和輸出層則對輸入信號進(jìn)行加權(quán)和求和，通過激活函數(shù)將輸出結(jié)果映射到一定的區(qū)間內(nèi)輸出。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括前向傳播和反向傳播兩個基本過程。前向傳播指將輸入信號從輸入層沿著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)傳播到輸出層的過程，反向傳播則是將誤差從輸出層反向傳播到輸入層的過程。在反向傳播過程中，通過計算誤差并調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值和偏置，從而逐步降低網(wǎng)絡(luò)的誤差，達(dá)到優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種高效、靈活、具有強大學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以應(yīng)用于多個領(lǐng)域[3]。

2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在配電網(wǎng)線損研究中的應(yīng)用

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種具有優(yōu)異計算能力和學(xué)習(xí)能力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用受到越來越多的關(guān)注。特別是在配電網(wǎng)線損研究中，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用廣泛。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過構(gòu)建線損率預(yù)測模型，精確預(yù)測配網(wǎng)中各線路的電能損耗，從而有效控制線損，即利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析線路運行情況和負(fù)載特征，快速準(zhǔn)確地掌握線路的損耗規(guī)律，進(jìn)而加強對線路的管理和優(yōu)化控制，提高電力系統(tǒng)運行效率，保障電力系統(tǒng)的可靠性。因此，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在配電網(wǎng)線損研究具有重要的意義和價值。

2.3 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)線損研究方法

2.3.1 數(shù)據(jù)采集和整理

基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)線損研究方法需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和整理工作。為了建立一套可行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，需要通過現(xiàn)場調(diào)查和收集配電變壓器的輸入電量、輸出電量以及線路損耗等數(shù)據(jù)來獲取線路的特征參數(shù)和負(fù)荷數(shù)據(jù)等相關(guān)信息。這些數(shù)據(jù)必須被整理成可供BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，才能為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提供數(shù)據(jù)支持。通過數(shù)據(jù)采集和整理，可以為研究者提供關(guān)于配電網(wǎng)絡(luò)線路損失方面的重要信息，更好地建立BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而研究和分析配網(wǎng)線損[4]。

2.3.2 建立BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

在配網(wǎng)線損研究中，需要建立一個BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來分析和預(yù)測配網(wǎng)線的損耗情況。為此，需要將收集到的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，采用MATLAB等工具選擇合適的激活函數(shù)和誤差函數(shù)來優(yōu)化模型的訓(xùn)練效果，同時需要考慮設(shè)置合適的隱藏層數(shù)和節(jié)點數(shù)使得模型具有更好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。文章利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模不同類型的線路，構(gòu)建預(yù)測線路損耗的模型，根據(jù)誤差反向傳播算法調(diào)整權(quán)值和偏置，使誤差逐漸減小，最終得到一個較為準(zhǔn)確的模型。通過這個模型可以得到更準(zhǔn)確的配網(wǎng)線損耗情況預(yù)測結(jié)果，為配網(wǎng)運行和管理提供更有效的支持和保障。

2.3.3 模型優(yōu)化

為了提高BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，需要對其進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化工作主要分為訓(xùn)練參數(shù)和數(shù)據(jù)預(yù)處理兩個方面。通過深入剖析和優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù)和數(shù)據(jù)預(yù)處理，能夠進(jìn)一步提升BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能，使其更加準(zhǔn)確地預(yù)測配網(wǎng)線損，從而為實際工程應(yīng)用提供更加精確和可靠的預(yù)測模型。在模型優(yōu)化方面，需要在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、激活函數(shù)以及權(quán)重初始化等訓(xùn)練參數(shù)上進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以提升模型的健壯性和泛化能力。同時，需要預(yù)處理數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等，以減少噪聲干擾，增強數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和一致性。在模型優(yōu)化的過程中，需要綜合考慮當(dāng)前的數(shù)據(jù)情況、問題需求和模型特點，持續(xù)優(yōu)化和更新模型，以不斷提高其預(yù)測精度和實際應(yīng)用價值，最終通過模型優(yōu)化為配網(wǎng)線損的研究提供更加精確和可靠的預(yù)測模型[5]。

2.3.4 模型應(yīng)用

在配網(wǎng)線損研究中，為了預(yù)測和分析線路的損耗情況，研究人員將經(jīng)過優(yōu)化的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于線路損耗計算，然后分析和比較優(yōu)化前和優(yōu)化后的結(jié)果，驗證了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在配網(wǎng)線損研究中具有優(yōu)秀的表現(xiàn)。這個模型的應(yīng)用可以幫助電力系統(tǒng)更好地理解線路的損耗情況，并提供更好的解決方案來減少線路損耗。

2.4 最終結(jié)果分析

采用一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)線損研究方法，通過對樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和測試得出實驗結(jié)果。實驗結(jié)果表明，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測線路損耗方面效果良好。通過此方法能夠有效控制配電網(wǎng)的線損率，提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟效益和穩(wěn)定性。從結(jié)果來看，此方法能夠?qū)崿F(xiàn)更準(zhǔn)確的損耗預(yù)測，為電力系統(tǒng)的可靠運行提供了重要支持。

此研究方法可以為電力系統(tǒng)的線損率提供實時數(shù)據(jù)分析，幫助電力系統(tǒng)跟蹤或發(fā)現(xiàn)問題并及時予以解決。此外，采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以更好地適應(yīng)不同復(fù)雜電網(wǎng)條件和不同的輸入數(shù)據(jù)類型，從而提高預(yù)測精度?；贐P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)線損研究方法對于電力系統(tǒng)的運營和管理有著重要意義。

3 未來方向

文章提出的基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)線損研究方法具有較高的理論實用價值和應(yīng)用前景。但是，通過實驗和分析發(fā)現(xiàn)，該方法在應(yīng)對復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)時仍面臨諸多挑戰(zhàn)和困難。為進(jìn)一步提升該方法的實用性和精度，需要在以下4 方面進(jìn)行進(jìn)一步的研究和探索。

3.1 完善BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，提高其能力

有關(guān)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)線損研究方法，需要進(jìn)一步探索和完善它的結(jié)構(gòu)，以提高其計算能力和學(xué)習(xí)能力。這意味著需要改進(jìn)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、輸出層、隱藏層、激活函數(shù)等，并且加強它的權(quán)值調(diào)整和誤差反向傳播過程，以改善BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。這樣可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測和估計配網(wǎng)線損，幫助優(yōu)化配電網(wǎng)的運行和管理，提高電能的效率，保障配網(wǎng)線的可靠性。

3.2 綜合考慮各種因素，建立多因素線損預(yù)測模型

配電網(wǎng)中存在諸多影響線損的因素，如變電站負(fù)荷、天氣條件、用戶用電行為等。未來的研究方向應(yīng)該是建立一種多因素的線損預(yù)測模型，綜合考慮各種因素對線損的影響，并利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。這樣的模型可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測線損情況，并為配電網(wǎng)的管理和優(yōu)化提供更加可靠的參考依據(jù)，同時可以采用其他機器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等進(jìn)行研究，進(jìn)一步提升線損預(yù)測的精度和可靠性。

3.3 結(jié)合新技術(shù)，實現(xiàn)更加智能化和可持續(xù)的配電網(wǎng)管理

未來可以嘗試將BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行融合，進(jìn)一步提升配網(wǎng)線損研究的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性?？梢钥紤]增加更多的輸入特征，如氣象數(shù)據(jù)、用戶用電習(xí)慣等因素，以增強模型的預(yù)測能力。此外，可以借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時監(jiān)控和管理配電網(wǎng)，并通過數(shù)據(jù)分析和可視化展示，幫助決策者更好地掌握配電網(wǎng)的運行情況和優(yōu)化方向。未來研究可以繼續(xù)拓展BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在配網(wǎng)線損研究領(lǐng)域的應(yīng)用，并結(jié)合其他先進(jìn)技術(shù)實現(xiàn)更加智能化、高效化和可持續(xù)的配電網(wǎng)管理。

3.4 加強管理和監(jiān)管，提高安全性和穩(wěn)定性

為了提高電力系統(tǒng)運行的安全性和穩(wěn)定性，相關(guān)機構(gòu)需要加強對電力系統(tǒng)的管理和監(jiān)管。在管理方面，需要制定嚴(yán)格的配網(wǎng)線損控制政策，定期檢測和維護各種電力設(shè)備，提高電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。在監(jiān)管方面，需要建立完善的電力監(jiān)測系統(tǒng)，及時獲取各種電力設(shè)備運行的狀態(tài)信息，為電力系統(tǒng)的安全運行提供實時保障。此外，可以利用現(xiàn)代計算機技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，開發(fā)智能化的電力管理系統(tǒng)和配網(wǎng)線損優(yōu)化算法，自動化管理與優(yōu)化電力系統(tǒng)，進(jìn)一步提高電力系統(tǒng)的運行效率和經(jīng)濟性。

4 結(jié) 論

配網(wǎng)線損的研究表明，基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)線損研究具有較高的精度和可靠性，通過采集和整理配電變壓器的輸入電量、輸出電量和線路損耗等數(shù)據(jù)，建立BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測配網(wǎng)線損，最終實現(xiàn)對配電網(wǎng)的線損控制，為電力系統(tǒng)的成本控制和供電質(zhì)量提升提供了有效的技術(shù)手段。未來將進(jìn)一步加強對電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和整理，提升BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，以更好地應(yīng)對不同的電力運行條件，更好地發(fā)揮線損控制的作用，同時將探索新的算法模型和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，開展電力系統(tǒng)的綜合優(yōu)化研究，促進(jìn)電力運營的可持續(xù)發(fā)展。