基于神经网络模型的智能电网线损估计方法
李果
袁小凯
黄世平
中国南方电网有限公司 科学研究院,广州510080
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.
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
分类号：TM727(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(61101249)中国南方电网数字化转型项目(SEPRI-H182022)
论文发表日期：2022-03-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 133-138 )
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