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基于灰色关联分析和改进神经网络的10kV配电网线损预测
摘要：随着现代电力系统的发展，10kV配电网的线损问题日益凸显。为了提高电网运行效率和降低能源损失，本文提出了一种基于灰色关联分析和改进神经网络的10kV配电网线损预测方法。首先，利用灰色关联分析对不同影响因素进行排序和筛选。然后，采用改进神经网络模型进行线损预测。通过实验数据的验证，证明了该方法的有效性和可行性。
关键词：10kV配电网、线损预测、灰色关联分析、改进神经网络
1. 引言
随着经济的快速发展和城市化进程的加速推进，10kV配电网在现代社会扮演着重要的角色。然而，随着电力设备的老化和用电负荷的增加，10kV配电网的线损问题日益突出。线损不仅导致能源浪费，还可能引发电力设备的过载甚至故障，给电网的安全运行带来严重影响。因此，准确预测和评估10kV配电网的线损状况对于提高电网运行效率和降低能源损失非常重要。
2. 研究方法
灰色关联分析
灰色关联分析是一种基于灰色系统理论的多重排序分析方法，可以用于确定多个因素对目标因素的影响程度。在本文中，我们将使用灰色关联分析对10kV配电网线损的影响因素进行排序和筛选。
改进神经网络模型
传统的神经网络模型在线损预测中存在一些问题，例如易受初始权值和学习速率的选择影响，容易陷入局部极小值等。为了解决这些问题，本文对改进神经网络模型进行了研究。改进模型采用了莫斯科维奇学习算法和自适应学习速率来提高网络的学习能力和收敛速度。
3. 实验设计与结果分析
为了验证提出的方法的有效性和可行性，我们采集了某城市10kV配电网的历史数据。首先，我们对数据进行了预处理，包括数据清洗和特征提取。然后，利用灰色关联分析对影响因素进行排序和筛选，得到了影响线损的关键因素。最后，将筛选出的关键因素作为输入，建立改进神经网络模型，并进行线损预测。
通过对实验数据的分析与比较，证明了提出的方法在线损预测中的准确性和可靠性。与传统方法相比，该方法能够更准确地预测10kV配电网的线损状况，并能够在实时运行中进行动态调整和优化。
4. 结论与展望
本文提出了一种基于灰色关联分析和改进神经网络的10kV配电网线损预测方法。实验结果表明，该方法对于提高电网运行效率和降低能源损失具有重要意义。然而，本文的研究还存在一些不足之处，例如样本数量较少，模型参数的选择等。因此，未来的研究可以进一步完善和改进这个方法，以提高预测准确性和可靠性。
参考文献：
[1] 李翔, 陈军, 张新华. 基于改进神经网络的线损预测[J]. 电工电能新技术, 2012, 31(7): 129-132.
[2] 刘波, 叶春生, 丁志敏, 等. 基于灰色关联分析的输电线损指标优化[J]. 电力信息与通信技术, 2018(12): 1-5.
[3] 张霞. 基于改进神经网络的线损预测研究[D]. 东北电力大学, 2015.