【摘 要】
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针对中压配电网结构复杂,运行数据不全,常规网损计算方法难以实施的问题,提出了一种配电网线损的实用计算方法。利用RBF神经网络的强拟合特性,映射配电线路的特征参量与线损
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,华南理工大学电力学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863)(No.2012AA050215)
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针对中压配电网结构复杂,运行数据不全,常规网损计算方法难以实施的问题,提出了一种配电网线损的实用计算方法。利用RBF神经网络的强拟合特性,映射配电线路的特征参量与线损之间复杂的非线性关系,记忆配电线路在结构参数和运行参数变化时线损的变化规律,建立了基于RBF神经网络的线损计算模型。采用改进的自适应二次变异差分进化（ASMDE）算法,对RBF神经网络的结构参数进行整体优化,克服了常规算法隐含层与输出层结构参数分开确定,输出层易陷入局部极小的缺点。实例仿真验证了所提方法的有效性和实用性。
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