大数据背景下基于改进RNN的低压配电网线损智能分析方法

摘要

【目的】在电力系统中，线损率是衡量电网系统设计、运维和管理水平的重要经济技术指标，对于保障电网的稳定经济运行、提高供电效率具有重要意义。然而，在用户数量激增、用能特征多样化的大数据背景下，线损率的计算评价工作面临较大挑战。传统线损计算方法依赖于电网参数，精细化程度偏低，计算准确率不佳。【方法】针对该问题，提出了一种基于改进循环神经网络(RNN)的低压配电网线损智能分析方法，旨在通过智能化手段提高线损计算的准确性和效率。方法利用K-means算法对智能配电网的海量用户数据进行分类预处理，以降低数据冗余度。采用层次分析法(AHP)从分类数据中提取线损指标，这些指标随后被输入到深度学习模型中，其中，核心深度学习模型是由卷积神经网络(CNN)和改进长短时记忆网络(LSTM)模型融合而成，该模型能够挖掘配电网数据特征，实现线损的智能分析。通过IEEE33节点的仿真模型进行实验验证，充分展示所提方法的有效性。【结果】实验结果表明，所提方法的均方误差(MSE)和相对误差百分数(RE)分别为3.15 MW和2.43%,计算精度较高。与现有方法相比，所提方法在大数据背景下的配电网线损智能分析中具有明显优势，能够全面考虑各种配电网的影响因素，获得更精准的线损计算结果。此外，通过与两种经典文献方法进行对比实验，进一步验证所提方法的性能优势。【结论】基于改进RNN模型的低压配电网线损智能分析方法通过K-means算法和AHP预处理提取线损指标，再利用CNN-LSTM模型进行深入分析，有效提高了线损计算的准确性和效率。该方法主要针对低压配电网线路侧的线损进行分析，对于更高等级电压的线损分析尚未深入研究，但其在低压配电网线损智能分析中显示出优异的结果，具有实际应用价值。未来的研究将扩展到更广泛的校验分析，以提高方法的全面性和可靠性。此外，该方法的提出也为智能配电网的进一步研究和应用提供了新的思路和工具，有助于推动智能电网技术的发展和应用。通过这种方法，不仅可以提高线损计算的准确性，还能为电网的优化管理提供科学依据，对于提升电网运行效率、降低能源损耗具有重要的实际意义。随着技术的不断进步和数据量的日益增加，智能化的线损分析方法将成为电力系统运维中不可或缺的一部分。

关键词

大数据 / 低压配电网 / K-means聚类 / 层次分析法 / 特征提取 / CNN-LSTM模型 / 智能线损分析 / 循环神经网络