基于BP神经网络的低压配电台区电压估算
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23 2020-12-27
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正文 简介
针对低压配电台区运行参数采集受限,无法实现电压全覆盖监测或电压精确计算的问题,在能够召测少数节点电压的情况下,提出基于少数据的BP神经网络电压估算算法。在总结低压配网可用参数的基础上,通过电压降落的近似计算,分析了低压配电网节点电压的影响因素,提出节点负荷矩的新概念,建立低压配网节点负荷矩——电压估算模型,并结合神经网络基于数据建模对输入输出特性的自学习能力,以少数节点数据为样本对配网全部节点电压进行估算。为防止神经网络在训练过程中陷入平坦区,在算法中添加加权因子,动态调整神经网络的学习率和动量因子,提高学习效率。采集实际配电网算例数据对算法进行验证,其误差满足估算精度要求,证明本文提出的方法具有可行性及适用性。
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