基于改进BP神经网络的低压配电台区智能电能表误差状态评估模型

摘要：

针对配电网台区中智能电能表误差估计问题,基于粒子群优化BP神经网络提出智能电能表误差估计方法.所提方法从数据搜集和数据预测、预处理建立智能电能表误差估计模型;针对传统BP神经网络隐含层节点数制定的局限性,提出采用粒子群优化算法对隐含层节点数进行优化,并采用优化得到的隐含层节点数构建BP神经网络结构对训练样本数据进行训练,基于训练得到的BP神经网络对测试样本数据进行计算得到智能电能表误差数据.针对某地区典型配电网台区中智能电网运行误差估计问题,采用所建立的方法进行智能电能表运行误差的评估.仿真算例表明,所建立的模型能够有效评估智能电能表运行误差,相比于传统的评估方法,其评估准确性有显著提升.

关键词：智能电能表、误差估计、粒子群优化、BP神经网络

所属期刊栏目：59

分类号：TM933

资助基金：国网辽宁省电力有限公司科技项目2019YF-60

在线出版日期：2022-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：176-181