基于改进的BP神经网络的台区理论线损计算方法研究

摘要：针对电力系统中存在的效率低、负载管理困难等问题，提出一种基于改进的BP 神经网络的台区理论线损计算方法。首先，介绍了反向传播（backpropagation，BP）神经网络和混沌灰狼算法，然后基于混沌灰狼算法对BP 神经网络进行优化，改善神经网络的泛化能力，更好地适应不同类型的数据和任务。实验结果表明，基于混沌灰狼算法的BP 神经网络在台区线损计算中具有较高的精度和效率，为电力系统管理提供了重要的技术支持和参考依据。

关键词：神经网络；线损；线损计算；台区线损

中图分类号：TM73 文献标识码：A

0 引言

随着电力系统的规模逐渐扩大和电网结构的复杂化，台区理论线损计算方法成为电力领域中的重要研究课题。台区线损直接关系到电力系统的运行效率和经济性，对于提高电网运行水平、降低能源浪费具有重要意义。因此，台区线损计算方法的研究同样具有重要的理论和实际意义[1]。

目前，台区线损计算方法主要基于传统的数学模型和统计方法，存在计算精度低、数据处理复杂等问题。而神经网络作为一种人工智能技术，具有良好的非线性映射和数据处理能力，并且已经在多个领域取得了显著的应用成果。因此，将神经网络技术引入台区线损计算领域，具有很大的发展潜力和研究价值[2]。

本文旨在基于改进的神经网络技术，针对台区理论线损计算方法进行深入研究和探讨。通过对神经网络算法的优化和改进，提高台区线损计算的精度和效率，为电力系统运行管理提供更加准确和可靠的数据支持。本研究对推动电力系统智能化、提高电网运行效率具有重要意义。

1 台区理论线损概念及影响因素

台区理论线损是在理想条件下计算得到电力系统的线路电能损耗。这种损耗是由线路本身的电阻、电感和电容所产生的能量消耗。在实际电力输送中，台区理论线损是无法避免的，但通过有效的管理和优化措施，可以降低这种损耗，并提高电力系统的效率和可靠性[3]。

台区理论线损的影响因素较多，具体如下：①线路的长度和横截面积可以对线路的电阻和电感产生直接影响，较长的线路和截面较小的导线会导致更大的线损。②电压等级也是一个重要因素。高压线路通常具有较低的损耗，因为高压可以减少单位长度上的电流大小，从而降低线路损耗。③电流负载也是影响台区理论线损的关键因素。较大的电流负载会导致线路的损耗增加，因此合理控制电流负载是降低线损的重要手段。④变压器的效率对线损也有显著影响。高效率的变压器可以减少电能传输过程中的能量损失。⑤线路材料的选择和质量也会直接影响线损。优质的线路材料可以减少线路损耗，提高电能传输效率。因此，综合考虑以上因素并采取相应的优化措施，可以有效降低台区理论线损，提高电力系统的运行效率和可靠性[4]。

2 基于改进的BP神经网络的台区理论线损计算方法研究

2.1 BP 神经网络

反向传播（backpropagation，BP）神经网络是一种多层前馈神经网络，也是目前应用最为广泛的神经网络之一，尤其在解决分类、回归和模式识别等问题上表现出色。

BP 神经网络模型的核心思想是构建一个多层网络结构，每一层由多个神经元组成，相邻层之间的神经元通过权重连接，如图1 所示。在训练过程中，网络通过前向传播输入数据，并计算得到输出结果。网络会根据输出结果与实际目标值之间的误差，反向传播调整权重，以此不断优化网络性能。BP 神经网络包含输入层、隐含层和输出层。输入层负责接收原始数据，隐含层负责提取特征并进行非线性变换，输出层则根据隐含层的输出给出最终的预测结果。隐含层的层数和每层的神经元数量是模型设计的关键因素，直接影响网络的学习能力和复杂度。

在训练BP 神经网络时，通常采用梯度下降法或其变种方法如随机梯度下降、小批量梯度下降等来最小化损失函数。损失函数衡量的是网络预测结果与实际目标值之间的差异大小。通过BP 算法，计算损失函数对每个权重的梯度，并更新权重以减小损失，输出值与真实值之间的函数（E）可以使用如下公式表示：

式中，Ymi为真实值，Yi 为输出值，n 为样本数。

BP 神经网络的重要特点是其具有自我学习和自我适应的能力。通过大量的训练数据和迭代训练，网络能够逐渐学习数据中的复杂模式，并能够对新的、未见过的数据进行有效的预测。这种能力使得BP 神经网络在模式识别、预测分析等领域具有广泛的应用前景。在实际应用中，可以利用BP神经网络对复杂的非线性关系进行建模和预测，从而帮助解决现实生活中的问题。

2.2 基于混沌灰狼算法优化BP 神经网络

混沌灰狼算法是一种结合了混沌搜索和灰狼算法的优化方法。将混沌系统的随机性和灰狼算法的群体智能相结合，使该算法在优化问题中具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度，在解决各种复杂优化问题时也具有良好的效果。这种算法的特殊性在于利用混沌序列增加了算法的随机性，同时通过灰狼算法中的群体协作机制来实现优化过程中的搜索和调整。混沌灰狼算法分为初始化参数、种群、计算适应度、混沌搜索、更新灰狼个体、更新全局最优解和判断终止条件等步骤，实现在优化问题中的全局搜索和收敛速度优化。

本文将灰狼算法用于BP 神经网络中，具体步骤如下。

步骤1：对数据进行归一化处理，并设置BP神经网络的参数，包括迭代次数、学习率和ReLU损失函数等。

步骤2：设置灰狼算法初始参数，包括种群大小、开始时灰狼位置以及算法迭代次数等，在初始化过程时，使用混沌函数进行位置信息的映射。

步骤3：计算算法适应度值，在每次进行迭代过程中，选择3 只灰狼作为最佳的位置，狼群中的其余灰狼向这3 只灰狼靠近，具体计算公式如下：

式中，amin 和amax 分别为参数的最小值和最大值；Ji为目前的适应度值；Jmin 和Javg 分别为当前的适应度值的最小值和平均值；ai 为控制值，能够随着适应度值而慢慢发生改变。

步骤4：通过均方误差公式计算误差值，并确定此时灰狼的位置。

步骤5：判断是否满足期望条件，如果不满足继续进行步骤3，直至满足期望条件。

3 实验结果与分析

本文选择某地区台区线损数据，该数据共有3 658 条，按照8∶1∶1 的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集，使用基于混沌灰狼算法的BP神经网络进行训练，得到的适应度曲线如图2 所示。由图2 可知，随着进化次数的不断增大，适应度随之减小，表明BP 神经网络的性能得到了改善。

为了进一步证明本文算法的有效性，本文将遗传算法、传统灰狼算法、混沌灰狼算法用于BP 神经网络进行比较分析，不同方法比较分析结果如表1所示。

从表1 可以看出，相较于遗传算法用于BP 神经网络，两种灰狼算法用于BP 神经网络进行台区线损理论计算均有较大的改进。在使用混沌灰狼算法后，BP 神经网络的性能得到进一步增强，线损平均相对误差更小，能够在实际应用中完成线损计算。

4 结论

在日益增长的电力需求和台区线损问题的背景下，本文基于改进神经网络方法进行了台区理论线损计算的探索与研究。通过将基于混沌搜索的灰狼算法用于BP 神经网络，有效优化了神经网络的权重和偏置，提高了其收敛速度和泛化能力。通过对比实验结果和传统方法，本文所提出的方法在台区线损计算中具有较高的准确性和效率，为台区电力管理和优化提供了新的思路和方法。未来将进一步优化算法，探索更广泛的应用场景，以实现台区线损的进一步降低和电力系统更高效的运行。

参考文献

[1] 鞠默欣，唐伟宁，于欢，等. 基于遗传算法的低压台区线损计算研究[J]. 吉林电力，2022，50（3）：50-53.

[2] 茹丹丹，徐文强，时晶，等. 基于线损排查仪的台区理论线损识别方法[J]. 科技风，2022（34）：76-78，110.

[3] 吴呈. 基于数据挖掘技术的低压配电网线损分析研究[D]. 南昌：南昌大学，2023.

[4] 范彪. 基于数据挖掘的台区线损分析方法研究与应用[D]. 无锡：江南大学，2023.