本文關(guān)鍵詞：基于改進K-Means聚類和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的臺區(qū)線損率計算方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：配電網(wǎng)線損管理中面臨的主要問題有表計配置不齊備、運行數(shù)據(jù)不易收集、元件和節(jié)點數(shù)過多。這些問題導(dǎo)致線損率計算工作十分繁雜。提出了一種基于改進K-Means聚類算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型快速計算低壓臺區(qū)線損率的方法,并通過編程加以實現(xiàn)。根據(jù)樣本的電氣特征參數(shù),提出了改進K-Means聚類算法,將臺區(qū)樣本分類,解決了臺區(qū)線損率數(shù)值分散的問題。在此基礎(chǔ)上,采用LM算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對樣本數(shù)據(jù)按類進行訓(xùn)練,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合樣本線損率與電氣特征參數(shù)之間的關(guān)系,得到其變化規(guī)律。以某地區(qū)601個臺區(qū)樣本數(shù)據(jù)為例進行仿真計算,驗證了所提方法的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明,與標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,LM算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有快速收斂、高精度等優(yōu)點。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;中國電力科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 低壓臺區(qū) 電氣特征參數(shù) 線損率 改進K-Means聚類算法 LM算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家科技部智能配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)(2015AA050203)~~
【分類號】：TP183;TM744
【正文快照】： 0引言中國配電網(wǎng)規(guī)模龐大,具有點多、線長、面廣的特點。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,用電負(fù)荷增加,低壓配電網(wǎng)的線損電量占整個電力網(wǎng)損耗的比例已達(dá)40%左右,線損問題越來越突出。低壓臺區(qū)作為電力系統(tǒng)的末端環(huán)節(jié),其線損率是臺區(qū)管理的重要考核指標(biāo)之一。準(zhǔn)確、快速地計算臺區(qū)線損率,

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  本文關(guān)鍵詞：基于改進K-Means聚類和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的臺區(qū)線損率計算方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：439576