优化低压台区线损率计算：基于改进BP神经网络

"该文主要探讨了改进的BP神经网络模型在低压台区线损率计算中的优化应用。通过结合K-Means聚类算法和Leverberg-Marquisardt法，作者构建了一个更为精确的BP神经网络模型，以解决标准BP模型存在的计算速度慢和精度低的问题。这种方法能够更准确地确定样本聚类的数量和中心，并对隐藏层的权重和阈值进行有效的迭代调整，从而提高线损率的计算效率和准确性。在MATLAB仿真试验中，改进的BP模型在不同目标误差条件下（0.01、0.005、0.001、0.0001）的表现优于标准BP模型，不仅误差率更低，而且所需的迭代次数更少，运算时间更短。研究证明，改进的BP神经网络模型对于解决聚类问题和优化目标误差率具有显著效果，可以提升低压台区线损率计算的速度和精度。" 本文针对标准BP神经网络模型在计算低压台区线损率时存在的不足，如计算速度慢、精度不高等问题，提出了一种改进策略。首先，利用K-Means聚类算法对样本进行自动分类，这是一种无监督学习方法，它能够根据样本间的距离将数据分为多个类别，无需预先知道类别信息。K-Means算法通过迭代寻找最佳的聚类中心，使同一类内的样本间距离最小，类间距离最大，从而帮助确定样本的聚类数量。 接着，结合Leverberg-Marquisardt法（也称为LM法）优化BP神经网络的训练过程。LM法是一种结合了梯度下降法和牛顿法优点的优化算法，它可以快速收敛并避免陷入局部极小值，用于调整神经网络的权重和阈值，提高网络的拟合能力。在BP神经网络中，LM法可以有效地减少训练误差，提高网络的预测精度。 在实际应用中，选取了与低压台区网架结构和负荷特性相关的电气特征参数作为输入变量，包括供电半径、线路总长度、负载率和居民用电等，这些参数对线损率的影响较大。通过改进的BP神经网络模型，可以更准确地预测和计算低压台区的线损率。 实验结果表明，改进的BP模型在不同目标误差下，无论是目标误差率还是迭代次数，都表现出优于标准BP模型的性能。同时，计算时间的缩短意味着该模型在实际应用中能够更快地完成线损率的计算，提高了工作效率。因此，改进的BP神经网络模型对于低压台区线损率的计算具有重要的实用价值，对于电力系统的线损管理提供了新的优化工具。