配电网馈线自动化终端采样值建模研究.docx

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摘要：
随着电力智能化的发展，配电网自动化的需求越来越大，其中馈线自动化终端作为配电网自动化的重要组成部分，对配电网络进行远程监控、自动调节和保护等方面发挥着重要作用。而采样值的建模是实现自动化终端的关键之一。本文通过分析配电网馈线自动化终端及其采样数据，提出了一种基于BP神经网络的馈线自动化终端采样值建模方法。经过实验验证，本文所提出的方法能够准确地对馈线中的信号进行建模，并且其建模精度和稳定性具有较高的可靠性，能够为配电网自动化提供有效支持。
关键词：配电网、馈线自动化终端、采样值建模、BP神经网络
一、引言
随着城市化的不断发展，配电网规模越来越大，电力用途越来越广泛，传统的配电网已经难以满足对电力智能化的要求。因此，配电网自动化成为了一个迫切的需求。馈线自动化终端作为配电网自动化的重要组成部分，对配电网络进行远程监控、自动调节和保护等方面发挥着重要作用。而采样值的建模是实现自动化终端的关键之一。
二、馈线自动化终端及其采样值
馈线自动化终端是配电网自动化中的一个重要组成部分，它通过采集馈线的电压、电流等数据，对整个配电网络进行远程监控和自动调节，从而有效地减轻了人工监控和调节的压力。而采样值是馈线自动化终端中的一个重要参数，它是指馈线中被采集的，用于测量和监控的各种参数值。例如电压、电流、温度、湿度等。在配电网自动化终端应用中，采样值起着至关重要的作用，它是实现自动化运行和遥控需求的基础。
三、传统采样值建模方法存在的问题
目前，在馈线自动化终端的应用中，采样值建模的方法主要有一个是基于物理模型的方法，这种方法以源波形数据为基础，以微分方程为模型，通过数学模拟来生成其他信号波形，这种方法的精度相对容易保证。另一个是基于统计学习的方法，通过采集馈线中的实际数据对算法进行建模来进行模拟，然后提取参数和特征等数据进行预测。但是，传统的采样值建模方法存在以下问题：
1. 基于物理模型的方法需要定量分析，繁琐的参数设置和计算让算法不够实用；
2. 基于统计学习的方法不适用于不同类型的线路，会出现精度低，统计结果较差等情况；
3. 传统的方法在噪声环境下的应用效果较差。
四、基于BP神经网络的馈线自动化终端采样值建模方法
针对传统的采样值建模方法的问题，本文提出了一种基于BP神经网络的馈线自动化终端采样值建模方法。该方法将BP神经网络应用于馈线采样值建模中，从而完成对于馈线中的电压、电流等信号的精确模拟。BP神经网络具有高度的泛化能力和非线性逼近能力，在处理噪声数据方面有较好的性能，能够有效地模拟出非线性复杂的信号波形。在该方法中，使用的输入信号为经过采样的馈线电压和电流数据，输出信号为实际信号波形，通过不断训练网络，达到准确模拟采样信号的目的。
五、实验验证
为了验证该方法的有效性和稳定性，本文通过使用MATLAB平台进行实验， collect聚集了大量的馈线自动化终端采样值数据，以此创建一个训练数据集。同时将采用的数据分为训练数据集和测试数据集。通过使用BP神经网络进行训练和测试，最终得到了预测效果，并与传统的采样建模方法进行对比分析。实验结果表明，基于BP神经网络的馈线自动化终端采样值建模方法具有高精度和优秀的稳定性，成为一种有效的馈线自动化终端采样值建模方法。
六、结论
本文通过对馈线自动化终端及其采样数据的分析，提出了一种基于BP神经网络的馈线自动化终端采样值建模方法。通过实验验证，这种方法具有较高的准确性和稳定性，能够为配电网自动化提供有力的技术支持，为电力工业的智能化以及信息化发展做出了一定的贡献。