高压线损预测：基于改进EO-BP神经网络的方法

"基于改进EO-BP神经网络的高压线损预测.pdf" 文章主要探讨了高压线损预测的准确性问题，并提出了一种结合均衡优化器（EO）和反向传播（BP）神经网络的创新预测模型。高压线损是指在电力传输过程中由于电阻损耗导致的能量损失，准确预测线损对于电力系统的运行和管理至关重要。 传统的BP神经网络在解决复杂非线性问题时可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。针对这些问题，文章首先对EO算法进行了优化。EO算法是一种生物启发式的全局优化方法，通过引入多种混沌映射关系来初始化种群，增强了种群的多样性，从而提升了算法的全局搜索能力。同时，结合物竞天择概率跳脱策略，使得算法能够以一定概率跳出局部最优，更有效地寻找全局最优解。 接下来，研究者将改进后的EO算法应用于BP神经网络的权重和偏置参数的优化。这种方法可以改善BP神经网络的学习性能，提高其预测高压线损的精度。通过EO算法的优化，BP神经网络能够更好地适应复杂的数据模式，减少预测误差。 实验结果显示，提出的基于改进EO-BP神经网络的线损预测模型相比传统的回归模型、普通的BP神经网络模型、以及采用模拟退火算法优化的BP神经网络模型，预测精度有显著提升。此外，它也优于直接使用EO优化的BP神经网络模型，体现了改进EO算法的有效性和优越性。 该研究为高压线损预测提供了一个更为精准的工具，有助于电力系统运营方提前规划和控制线损，提高能源利用效率，降低运营成本。这一工作在理论研究和实际应用中都具有重要的价值，特别是在智能电网和电力系统自动化领域。