摘要
为了研究特高压线损与众多影响因素之间的关系,提出一种基于改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型,用于特高压线损的预测。首先,通过理论分析确定影响特高压线损的主要因素即电气和气象因素,从而确定特高压线损的特征指标体系;然后对特征指标体系建立RBF神经网络预测模型,采用惯性权重因子改进的PSO算法优化RBF神经网络的训练过程,保证RBF神经网络在训练时有足够全局寻优能力的同时具有较强的局部寻优能力;最后,基于一条特高压线路的历史运行数据进行仿真,并与其他预测方法的结果进行对比,验证本文所提方法的有效性和准确性。
In order to study the relationship between the UHV line loss and many influencing factors,this paper proposes a radial basis function neural network(RBFNN)model based on the improved particle swarm optimization(PSO)to predict UHV line loss.Firstly,it determines the main factors affecting UHV line loss including electrical factors and meteorological factors by means of theoretical analysis,and accordingly determines the characteristic index system of UHV line loss.Secondly,it builds the RBF neural network prediction model for the characteristic index system,and uses the PSO algorithm improved by the inertia weight factor to optimize the training process of the RBF neural network,which can ensure that the RBF neural network has enough global optimization ability and strong local optimization ability at the same time.Finally,it makes a simulation based on the historical operation data of one UHV line,and compares the result obtained with results of other prediction methods to verify the effectiveness and accuracy of the proposed method.
作者
杨建华
肖达强
张伟
余明琼
易本顺
YANG Jianhua;XIAO Daqiang;ZHANG Wei;YU Mingqiong;YI Benshun(Central China Branch of State Grid Corporation,Wuhan,Hubei 430077,China;Electronic Information School,Wuhan University,Wuhan,Hubei 430072,China)
出处
《广东电力》
2020年第9期85-91,共7页
Guangdong Electric Power
基金
国家电网有限公司华中分部科技项目(SGTYHT/18-JS-206)。
关键词
特高压
线损
RBF神经网络
粒子群
预测
UHV
line loss
RBF neural network
particle swarm optimization(PSO)
prediction
作者简介
杨建华(1966),男,湖北天门人,教授级高级工程师,硕士,研究方向为电力市场管理、电力计量管理,E-mail:227262318@qq.com;肖达强(1965),男,湖南娄底人,教授级高级工程师,硕士,研究方向为电力市场、电力运行方式等,E-mail:814598604@qq.com;张伟(1997),男,湖北宜昌人,在读硕士研究生,研究方向为人工智能与大数据,E-mail:2456152371@qq.com;余明琼(1969),女,湖北松滋人,高级工程师,硕士,研究方向为电力市场负荷预测及分析管理等,E-mail:ymq128@163.com;易本顺(1965),男,湖北武汉人,教授,博士,研究方向为人工智能、大数据分析、多媒体信息处理及电磁测量仪表等交叉学科领域,E-mail:yibs@whu.edu.cn。
