张文，王鸿园，王彤承，李健，王培智

(国网山东省电力公司青岛供电公司，山东 青岛 266002)

神经网络法在以网损为目标的配电网重构中的应用

张文，王鸿园，王彤承，李健，王培智

(国网山东省电力公司青岛供电公司，山东 青岛 266002)

配电网重构是降低电网线损、提高经济性的重要手段。采用BP神经网络法进行配电网的重构，网络输入为电网负荷，输出为实现电网最小线损的开关开合状态，通过样本训练来实现对两者非线性关系的模拟。首先将电网负荷按负荷曲线特征及负荷水平分为三种类型和五种负荷水平；然后对不同负荷类型和水平下的最小线损采用最优化方法计算，作为网络训练的样本；以一个16节点系统为算例，验证了BP神经网络法在配电网的重构中的应用价值。为弥补以往研究的不足，探讨了神经网络结构对电网重构的影响，发现通过选择适当的输出神经元数目可以在不增加太多网络训练时间负担的前提下，提高神经网络在实际配电网中应用时的效率。

神经网络法；配电网；线损；重构；经济性

0 引 言

电力企业一直致力于降低配电网的线路损耗以提高配电网的经济性。其中配电网依据负荷情况进行实时重构是降低线损最有效的途径之一[1]54。通常对于不同的城市功能区(如居民区、商业区和工业产业区等)，其用电负荷模式和不同时段的负荷水平均存在显著变化，而配电网往往仅在某一负荷模式和负荷水平下达到线损最小，当负荷模式和水平发生变化时，固定的配电网模式无法使线损达到最优，这便是配电网的重构需要解决的问题。……