【精彩论文】基于改进RBFNN的1 000 kV特高压线损预测

观点凝练

摘要：针对特高压输电线线损与特征参数间关系复杂的特点，提出一种联合聚类优化算法（Canopy -K- means）和自适应二次变异差分进化（adaptive second mutation differential evolution，ASMDE）算法改进的径向基神经网络（radial basis function neural network，RBFNN）模型，用于特高压输电线线损的预测。通过理论分析确定特高压输电线线损的特征参数，采用Canopy-K-means聚类算法进行聚类，以此确定径向基（radial basis function，RBF）神经网络的隐藏层节点，从而确保RBF神经网络具有较优的隐藏层中心。用特征参数和线损的样本数据训练ASMDE算法优化的RBF神经网络，拟合出线损与特征参数之间复杂的非线性关系。以华中地区某特高压输电线路的历史数据为例，仿真验证了所提方法的实用性和有效性。
结论：本文针对特高压输电线线损的特征，建立了一种用于特高压线损预测的RBF神经网络模型。针对已有的RBF神经网络模型存在的问题，本文对其聚类过程与训练过程进行了改进。聚类过程采用Canopy-K-means聚类算法，避免人为确定聚类数以及陷入局部最优，采用ASMDE算法优化RBF神经网络的训练过程，避免了训练过程中陷入局部最优。本文所提方法对特高压线损的预测具有更高的精度，是一种较为有效和实用的线损预测和分析的方法。

引文信息

杨建华, 肖达强, 张伟, 等. 基于改进RBFNN的1 000 kV特高压线损预测[J]. 中国电力, 2022, 55(5): 122-127, 142.YANG Jianhua, XIAO Daqiang, ZHANG Wei, et al. Prediction of 1 000 kV UHV line loss based on improved RBFNN[J]. Electric Power, 2022, 55(5): 122-127, 142.欢迎点击文后“阅读原文”跳转期刊官网，获取更多信息！

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编辑：杨彪

校对：蒋东方

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