基于改進的BP神經網絡的臺區理論線損計算方法研究

摘要：針對電力系統中存在的效率低、負載管理困難等問題，提出一種基于改進的BP 神經網絡的臺區理論線損計算方法。首先，介紹了反向傳播（backpropagation，BP）神經網絡和混沌灰狼算法，然后基于混沌灰狼算法對BP 神經網絡進行優化，改善神經網絡的泛化能力，更好地適應不同類型的數據和任務。實驗結果表明，基于混沌灰狼算法的BP 神經網絡在臺區線損計算中具有較高的精度和效率，為電力系統管理提供了重要的技術支持和參考依據。

關鍵詞：神經網絡；線損；線損計算；臺區線損

中圖分類號：TM73 文獻標識碼：A

0 引言

隨著電力系統的規模逐漸擴大和電網結構的復雜化，臺區理論線損計算方法成為電力領域中的重要研究課題。臺區線損直接關系到電力系統的運行效率和經濟性，對于提高電網運行水平、降低能源浪費具有重要意義。因此，臺區線損計算方法的研究同樣具有重要的理論和實際意義[1]。

目前，臺區線損計算方法主要基于傳統的數學模型和統計方法，存在計算精度低、數據處理復雜等問題。而神經網絡作為一種人工智能技術，具有良好的非線性映射和數據處理能力，并且已經在多個領域取得了顯著的應用成果。因此，將神經網絡技術引入臺區線損計算領域，具有很大的發展潛力和研究價值[2]。

本文旨在基于改進的神經網絡技術，針對臺區理論線損計算方法進行深入研究和探討。通過對神經網絡算法的優化和改進，提高臺區線損計算的精度和效率，為電力系統運行管理提供更加準確和可靠的數據支持。本研究對推動電力系統智能化、提高電網運行效率具有重要意義。

1 臺區理論線損概念及影響因素

臺區理論線損是在理想條件下計算得到電力系統的線路電能損耗。這種損耗是由線路本身的電阻、電感和電容所產生的能量消耗。在實際電力輸送中，臺區理論線損是無法避免的，但通過有效的管理和優化措施，可以降低這種損耗，并提高電力系統的效率和可靠性[3]。

臺區理論線損的影響因素較多，具體如下：①線路的長度和橫截面積可以對線路的電阻和電感產生直接影響，較長的線路和截面較小的導線會導致更大的線損。②電壓等級也是一個重要因素。高壓線路通常具有較低的損耗，因為高壓可以減少單位長度上的電流大小，從而降低線路損耗。③電流負載也是影響臺區理論線損的關鍵因素。較大的電流負載會導致線路的損耗增加，因此合理控制電流負載是降低線損的重要手段。④變壓器的效率對線損也有顯著影響。高效率的變壓器可以減少電能傳輸過程中的能量損失。⑤線路材料的選擇和質量也會直接影響線損。優質的線路材料可以減少線路損耗，提高電能傳輸效率。因此，綜合考慮以上因素并采取相應的優化措施，可以有效降低臺區理論線損，提高電力系統的運行效率和可靠性[4]。

2 基于改進的BP神經網絡的臺區理論線損計算方法研究

2.1 BP 神經網絡

反向傳播（backpropagation，BP）神經網絡是一種多層前饋神經網絡，也是目前應用最為廣泛的神經網絡之一，尤其在解決分類、回歸和模式識別等問題上表現出色。

BP 神經網絡模型的核心思想是構建一個多層網絡結構，每一層由多個神經元組成，相鄰層之間的神經元通過權重連接，如圖1 所示。在訓練過程中，網絡通過前向傳播輸入數據，并計算得到輸出結果。網絡會根據輸出結果與實際目標值之間的誤差，反向傳播調整權重，以此不斷優化網絡性能。BP 神經網絡包含輸入層、隱含層和輸出層。輸入層負責接收原始數據，隱含層負責提取特征并進行非線性變換，輸出層則根據隱含層的輸出給出最終的預測結果。隱含層的層數和每層的神經元數量是模型設計的關鍵因素，直接影響網絡的學習能力和復雜度。

在訓練BP 神經網絡時，通常采用梯度下降法或其變種方法如隨機梯度下降、小批量梯度下降等來最小化損失函數。損失函數衡量的是網絡預測結果與實際目標值之間的差異大小。通過BP 算法，計算損失函數對每個權重的梯度，并更新權重以減小損失，輸出值與真實值之間的函數（E）可以使用如下公式表示：

式中，Ymi為真實值，Yi 為輸出值，n 為樣本數。

BP 神經網絡的重要特點是其具有自我學習和自我適應的能力。通過大量的訓練數據和迭代訓練，網絡能夠逐漸學習數據中的復雜模式，并能夠對新的、未見過的數據進行有效的預測。這種能力使得BP 神經網絡在模式識別、預測分析等領域具有廣泛的應用前景。在實際應用中，可以利用BP神經網絡對復雜的非線性關系進行建模和預測，從而幫助解決現實生活中的問題。

2.2 基于混沌灰狼算法優化BP 神經網絡

混沌灰狼算法是一種結合了混沌搜索和灰狼算法的優化方法。將混沌系統的隨機性和灰狼算法的群體智能相結合，使該算法在優化問題中具有較強的全局搜索能力和較快的收斂速度，在解決各種復雜優化問題時也具有良好的效果。這種算法的特殊性在于利用混沌序列增加了算法的隨機性，同時通過灰狼算法中的群體協作機制來實現優化過程中的搜索和調整。混沌灰狼算法分為初始化參數、種群、計算適應度、混沌搜索、更新灰狼個體、更新全局最優解和判斷終止條件等步驟，實現在優化問題中的全局搜索和收斂速度優化。

本文將灰狼算法用于BP 神經網絡中，具體步驟如下。

步驟1：對數據進行歸一化處理，并設置BP神經網絡的參數，包括迭代次數、學習率和ReLU損失函數等。

步驟2：設置灰狼算法初始參數，包括種群大小、開始時灰狼位置以及算法迭代次數等，在初始化過程時，使用混沌函數進行位置信息的映射。

步驟3：計算算法適應度值，在每次進行迭代過程中，選擇3 只灰狼作為最佳的位置，狼群中的其余灰狼向這3 只灰狼靠近，具體計算公式如下：

式中，amin 和amax 分別為參數的最小值和最大值；Ji為目前的適應度值；Jmin 和Javg 分別為當前的適應度值的最小值和平均值；ai 為控制值，能夠隨著適應度值而慢慢發生改變。

步驟4：通過均方誤差公式計算誤差值，并確定此時灰狼的位置。

步驟5：判斷是否滿足期望條件，如果不滿足繼續進行步驟3，直至滿足期望條件。

3 實驗結果與分析

本文選擇某地區臺區線損數據，該數據共有3 658 條，按照8∶1∶1 的比例將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，使用基于混沌灰狼算法的BP神經網絡進行訓練，得到的適應度曲線如圖2 所示。由圖2 可知，隨著進化次數的不斷增大，適應度隨之減小，表明BP 神經網絡的性能得到了改善。

為了進一步證明本文算法的有效性，本文將遺傳算法、傳統灰狼算法、混沌灰狼算法用于BP 神經網絡進行比較分析，不同方法比較分析結果如表1所示。

從表1 可以看出，相較于遺傳算法用于BP 神經網絡，兩種灰狼算法用于BP 神經網絡進行臺區線損理論計算均有較大的改進。在使用混沌灰狼算法后，BP 神經網絡的性能得到進一步增強，線損平均相對誤差更小，能夠在實際應用中完成線損計算。

4 結論

在日益增長的電力需求和臺區線損問題的背景下，本文基于改進神經網絡方法進行了臺區理論線損計算的探索與研究。通過將基于混沌搜索的灰狼算法用于BP 神經網絡，有效優化了神經網絡的權重和偏置，提高了其收斂速度和泛化能力。通過對比實驗結果和傳統方法，本文所提出的方法在臺區線損計算中具有較高的準確性和效率，為臺區電力管理和優化提供了新的思路和方法。未來將進一步優化算法，探索更廣泛的應用場景，以實現臺區線損的進一步降低和電力系統更高效的運行。

參考文獻

[1] 鞠默欣，唐偉寧，于歡，等. 基于遺傳算法的低壓臺區線損計算研究[J]. 吉林電力，2022，50（3）：50-53.

[2] 茹丹丹，徐文強，時晶，等. 基于線損排查儀的臺區理論線損識別方法[J]. 科技風，2022（34）：76-78，110.

[3] 吳呈. 基于數據挖掘技術的低壓配電網線損分析研究[D]. 南昌：南昌大學，2023.

[4] 范彪. 基于數據挖掘的臺區線損分析方法研究與應用[D]. 無錫：江南大學，2023.