基于灰色关联分析和改进神经网络的10kV配电网线损预测

发布时间：2022-10-10 15:33

　　随着电网的迅速发展,国家对降损节能的研究越来越重视,线损率是衡量电力企业经营水平和管理水平的一项综合性技术经济指标,努力降低电网的电能损耗是各级供电企业的一项必不可少的工作。目前10kV配电网线损电量已占整个电力网的20%以上,具有较大的降损空间,但是由于中压配电网的网架结构庞大,元件和节点数目繁多,有些必要的运行资料和数据难以收集,致使线损计算结果不准确。基于上述问题,提出快速、准确地预测10kV配电网线损的方法具有重要意义。为了更准确、有效地评估10kV配电网线损水平,提出了一种基于灰色关联分析和改进神经网络的10kV配电网线损预测方法。首先,为提高配电网数据质量,采用了基于k近邻的数据清洗方法,对原始数据中的孤立点进行检测并删除;然后,通过灰色关联分析方法对各个电气指标和线损之间的关联性进行分析,并进行关联度的排序,结合实际配电网数据,得到最能反映10kV配电网运行状态和网架结构的电气特征指标体系;其次,考虑到传统BP神经网络（BPNN）结构难以确定和训练过程易陷入局部极小值、收敛速度慢等缺点,采用以下两个方法改进,其一,使用十折交叉验证法结合试凑法分析BP神经网络在不同网络结构... 

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 配电网线损预测的研究现状
    1.3 主要研究内容
第2章 基于灰色关联分析的10kV配电网电气特征指标体系的建立
    2.1 现有线损电气指标体系
        2.1.1 理论线损指标
        2.1.2 管理线损指标
    2.2 电气特征指标体系构建标准
        2.2.1 指标易获取性
        2.2.2 指标间相关性
        2.2.3 指标的线损贡献度
    2.3 灰色关联分析基础理论
        2.3.1 灰色关联分析适应性分析
        2.3.2 邓氏灰色关联分析算法
        2.3.3 实例计算分析
    2.4 本章小结
第3章 改进神经网络的10kV配电网线损预测
    3.1 神经元模型和网络结构
    3.2 传统BP神经网络的结构及算法
    3.3 基于自适应遗传算法改进BP神经网络的10kV配电网线损预测
        3.3.1 BP神经网络的缺点
        3.3.2 数据预处理
        3.3.3 BP神经网络结构的选取
        3.3.4 自适应遗传算法优化BP神经网络
    3.4 本章小结
第4章 实例分析
    4.1 数据清洗
        4.1.1 数据清洗流程
        4.1.2 基于k近邻的孤立点检测算法
        4.1.3 数据清洗效果验证
    4.2 确定电气特征指标
    4.3 确定BPNN隐含层节点数目
    4.4 线损预测模型的评估
        4.4.1 分析AGA对BPNN的改进效果
        4.4.2 对比分析四种神经网络算法
    4.5 基于AGA-BPNN的10kV配电网线损预测
    4.6 本章小结
第5章 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法优化的神经网络研究及应用[J]. 余善好.  电脑知识与技术. 2018(16)
[2]改进遗传算法在电网调度自动化系统中的应用[J]. 董如来,章书剑.  安徽电力. 2018(01)
[3]改进遗传算法在电网调度自动化系统中的应用[J]. 董如来,章书剑.  安徽电力. 2018 (01)
[4]中压配电网规划态线损计算方法[J]. 张勤,马玮,付锦,冯超.  电气技术. 2018(02)
[5]基于大数据的配电网线损分析[J]. 陆巍.  电子技术与软件工程. 2017(14)
[6]基于过程状态特征化的配电网线损计算[J]. 李健,黄俊铭,朱建全,庄远灿,刘明波.  电力系统保护与控制. 2017(10)
[7]基于改进K-Means聚类和BP神经网络的台区线损率计算方法[J]. 李亚,刘丽平,李柏青,易俊,王泽忠,田世明.  中国电机工程学报. 2016(17)
[8]基于Hadoop架构的多重分布式BP神经网络的短期负荷预测方法[J]. 苏学能,刘天琪,曹鸿谦,焦慧明,于亚光,何川,沈骥.  中国电机工程学报. 2017(17)
[9]考虑基态?差异化特征的台区无功优化配置策略[J]. 欧阳森,陈欣晖.  电网技术. 2015(12)
[10]采用负荷电量计算低压配电台区理论线损的牛拉法[J]. 刘庭磊,王韶,张知,朱姜峰.  电力系统保护与控制. 2015(19)

博士论文
[1]BP神经网络的理论及其在农业机械化中的应用研究[D]. 王吉权.沈阳农业大学 2011



本文编号：3689893