本發(fā)明涉及電力
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定方法及裝置。
背景技術(shù)：
：社會經(jīng)濟飛速發(fā)展的情況下，居民用電的負荷水平不斷上升，對電能質(zhì)量的要求也越來越嚴格。發(fā)電廠及電網(wǎng)公司供電不僅需要滿足不斷上升的負荷要求，還需要達到高質(zhì)量的供電，減少用戶因電能質(zhì)量問題引發(fā)的投訴。電能質(zhì)量，特別是電壓質(zhì)量的優(yōu)劣是關(guān)系民生的重要問題，也直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟運行和電氣設(shè)備的使用壽命。《供電營業(yè)規(guī)則》中要求，10kV及以下三相供電的用戶受電端供電電壓允許偏差范圍為額定值的7％；220V單相供電電壓允許偏差為額定值的+7％、-10％。在當前社會愈發(fā)重視供電服務(wù)水平的大環(huán)境下，配電網(wǎng)作為直接面向用戶的電力系統(tǒng)終端，對電能質(zhì)量，尤其是電壓質(zhì)量的管理也越發(fā)嚴格。對于復(fù)雜而廣泛的配電臺區(qū)而言，其首端接于上級供電系統(tǒng)，電壓質(zhì)量一般是合格的。然而，一些配電臺區(qū)由于規(guī)劃不合理，供電半徑過大，加之各類大功率電器的普及等各種因素，出現(xiàn)末端電壓跌落嚴重的情況。低電壓會嚴重影響用戶用電設(shè)備的正常工作，且對用電設(shè)備的性能和壽命造成很大損害，引發(fā)用戶的頻繁投訴。為了對配電臺區(qū)低電壓狀況提出有針對性的治理措施，必須首先掌握用戶低壓分布情況。掌握用戶低電壓狀況最好的方法是直接采集用戶端電壓。目前，全國大多數(shù)省份安裝的智能電表除日常抄表功能外，已經(jīng)具備了遠程召測用戶電壓的功能，召測用戶電壓。將其與用戶的地理信息等數(shù)據(jù)結(jié)合，就容易獲得配電臺區(qū)用戶電壓的分布情況。但是受采集系統(tǒng)的限制，電網(wǎng)公司每日可以采集的用戶數(shù)量十分有限，遠遠不能實現(xiàn)用戶端電壓檢測的全覆蓋。按照傳統(tǒng)的潮流計算理論，可以根據(jù)首末端節(jié)點的電壓、用戶功率、線路信息進行潮流計算，從而得到每個節(jié)點精確的電壓值。然而在工程應(yīng)用中，只能召測到用戶的用電量信息，節(jié)點功率分布無法獲得，在沒有完整的潮流分布情況下，因此，傳統(tǒng)的潮流計算無法實現(xiàn)。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的是提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定方法及裝置，用于實現(xiàn)對待確定配電網(wǎng)上各個接戶點的電壓預(yù)測。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定方法，包括：S10：按照拓撲參數(shù)確定待確定配電網(wǎng)的主干線，并設(shè)置所述主干線上各個接戶點的身份信息；S11：將每個接戶點下的全部用戶的負荷等效為本接戶點的集中負荷，并計算各個接戶點的節(jié)點負荷矩；S12：將每個已知接戶點對應(yīng)的用戶的最低電壓值作為本接戶點的電壓值；S13：通過預(yù)定篩選條件篩選出已知接戶點中符合要求的接戶點作為目標接戶點；S14：以所述目標接戶點的節(jié)點負荷矩作為樣本輸入值，以所述目標接戶點的電壓值作為樣本輸出值，對預(yù)先設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入-輸出特性符合預(yù)定訓(xùn)練條件為止；S15：將待測接戶點的節(jié)點負荷矩輸入至訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到所述待測接戶點的最低電壓預(yù)測值。優(yōu)選地，在步驟S13和步驟S14之間還包括：S20：判斷當前目標接戶點的數(shù)量是否達到預(yù)定數(shù)目；其中，如果是，則進入步驟S14。優(yōu)選地，所述預(yù)定數(shù)目為4個。優(yōu)選地，所述身份信息為接戶點的編號，編號為8位數(shù)字，前5位為接戶點所在線路的編號，第6位和第7位為接戶點在支路上的順序編號，第8位為接戶點包含的分支數(shù)目。其中，所述主干線的包含的支路不超過5級。優(yōu)選地，所述預(yù)定篩選條件包括：若一個接戶點的電壓值大于該接戶點上一級的接戶點的電壓值，且差值超出允許范圍，則該接戶點不符合要求；若一個接戶點的電壓值大于首端接戶點的電壓值，則該接戶點不符合要求。優(yōu)選地，所述預(yù)定訓(xùn)練條件為樣本值與輸出值的誤差函數(shù)小于0.65×10-3；其中，所述誤差函數(shù)為所有的樣本值與對應(yīng)的輸出值的差值的平方的加權(quán)和，權(quán)值為當前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)定的權(quán)值。優(yōu)選地，所述預(yù)定訓(xùn)練條件為訓(xùn)練次數(shù)達到預(yù)定次數(shù)。優(yōu)選地，所述預(yù)定次數(shù)為5000次。優(yōu)選地，還包括：將所述待測接戶點的最低電壓預(yù)測值進行存儲。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定裝置，包括：設(shè)置單元，用于按照拓撲參數(shù)確定待確定配電網(wǎng)的主干線，并設(shè)置所述主干線上各個接戶點的身份信息；節(jié)點負荷矩計算單元，用于將每個接戶點下的全部用戶的負荷等效為本接戶點的集中負荷，并計算各個接戶點的節(jié)點負荷矩；獲取單元，用于將每個已知接戶點對應(yīng)的用戶的最低電壓值作為本接戶點的電壓值；篩選單元，用于通過預(yù)定篩選條件篩選出已知接戶點中符合要求的接戶點作為目標接戶點；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練單元，用于以所述目標接戶點的節(jié)點負荷矩作為樣本值，以所述目標接戶點的電壓值作為輸出值，對預(yù)先設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入-輸出特性符合預(yù)定訓(xùn)練條件為止；輸入單元，用于將待測接戶點的節(jié)點負荷矩輸入至訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到所述待測接戶點的最低電壓預(yù)測值。本發(fā)明所提供的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定方法，包括按照拓撲參數(shù)確定待確定配電網(wǎng)的主干線，并設(shè)置主干線上各個接戶點的身份信息；將每個接戶點下的全部用戶的負荷等效為本接戶點的集中負荷，并計算各個接戶點的節(jié)點負荷矩；將每個已知接戶點對應(yīng)的用戶的最低電壓值作為本接戶點的電壓值；通過預(yù)定篩選條件篩選出已知接戶點中符合要求的接戶點作為目標接戶點；以目標接戶點的節(jié)點負荷矩作為樣本輸入值，以目標接戶點的電壓值作為樣本輸出值，對預(yù)先設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入-輸出特性符合預(yù)定訓(xùn)練條件為止；將待測接戶點的節(jié)點負荷矩輸入至訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到待測接戶點的最低電壓預(yù)測值。由此可見，本方法可以以少量的數(shù)據(jù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行結(jié)合，從而實現(xiàn)對待確定配電網(wǎng)的各個接戶點的最低電壓預(yù)測。為電力公司能夠較為全面的掌握臺區(qū)的電壓分布，進而進行更細一步的電壓檢測或電壓治理提供有效的數(shù)據(jù)支持。此外，本發(fā)明還提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定裝置，效果如上所述。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例，下面將對實施例中所需要使用的附圖做簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明提供的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定方法的流程圖；圖2為本發(fā)明實施例提供的一種待確定配電網(wǎng)對應(yīng)的主干線的示意圖；圖3為本發(fā)明實施例提供的表1對應(yīng)的實際樣本值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值之間的對比圖；圖4為本發(fā)明實施例提供的表1對應(yīng)的實際電壓值與預(yù)測值之間的對比圖；圖5為本發(fā)明實施例提供的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定裝置的結(jié)構(gòu)圖。具體實施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下，所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護范圍。本發(fā)明的核心是提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定方法及裝置，用于實現(xiàn)對待確定配電網(wǎng)上各個接戶點的電壓預(yù)測。為了使本
技術(shù)領(lǐng)域：
的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進一步的詳細說明。圖1為本發(fā)明提供的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定方法的流程圖。如圖1所示，包括：S10：按照拓撲參數(shù)確定待確定配電網(wǎng)的主干線，并設(shè)置主干線上各個接戶點的身份信息。需要說明的是，本文中的主干線指的是待確定配電網(wǎng)中由各個接戶點構(gòu)成的線路。圖2為本發(fā)明實施例提供的一種待確定配電網(wǎng)對應(yīng)的主干線的示意圖。如圖2所示，主干線上有11個接戶點，圖中最上方是首端電源節(jié)點，為了方便后續(xù)將計算結(jié)果與各個接戶點對應(yīng)，在具體實施中需要設(shè)置各個接戶點的身份信息。這里的身份信息是每個接戶點的唯一識別特征，可以理解的是，身份信息如何設(shè)置可以有多種方式，但是如果按照配電網(wǎng)的拓撲參數(shù)進行設(shè)置，可以更加方便區(qū)分，因此，作為優(yōu)選地實施方式，身份信息為接戶點的編號，編號為8位數(shù)字，前5位為接戶點所在線路的編號，第6位和第7位為接戶點在所在支路上的的順序編號，第8位為接戶點包含的分支數(shù)目。其中，主干線的包含的支路不超過5級。編號規(guī)則如下：對于配電臺區(qū)的主干線，往往不會有冗多的分支，本例以不超過五級支路的主干線的拓撲為例。該編號中，第1至5位是該接戶點所在線路的編號，第6至7位反映的是該接戶點是所在支路上的第幾個接戶點(最大為99)，第8位反映的是該接戶點向后包含了n個分支(n表示該節(jié)點有n個分支，n為0或n≥2當n為0時表示該接戶點不包含分支)。例如，接戶點編號為“12200020”時，表示該接戶點所在線路編號為“12200”，是所在支路的第2個接戶點，不含分支。線路編號“12200”的含義是“1.2.2”，表示沿第1條主干線路向下的第2條支路的第2條分支?？梢岳斫獾氖?，上述編號方式可以有效反映出臺區(qū)的拓撲信息，另外，主干線包含的支路等級不超過5級只是一種具體的實施方式，并不代表只有這一種方式。S11：將每個接戶點下的全部用戶的負荷等效為本接戶點的集中負荷，并計算各個接戶點的節(jié)點負荷矩。每個接戶點下有包含有若干個用戶，本實施例中，需要將每個接戶點下的全部用戶的負荷等效為本接戶點的集中負荷。每個用戶的負荷可以為歷史用電量信息，例如前一天的用電量。在一種具體實施中，例如對于接戶點1來說，該接戶點下包含了10個用戶，將10個用戶的負荷等效為該接戶點的集中負荷，則得到了該接戶點的負荷，進一步得到線路負荷矩，最終得到節(jié)點負荷矩。負荷矩、線路負荷矩與節(jié)點負荷矩的具體計算方式如下：線路負荷矩：流過線路的功率與線路長度的乘積。由于在本發(fā)明算法的應(yīng)用中，無法獲知用戶精確的有功功率和無功功率，因此以用戶的用電量代替功率，則一段線路的線路負荷矩為：M2＝W×L；節(jié)點負荷矩：從首端電源節(jié)點到某個接戶點間經(jīng)過的所有線路的“線路負荷矩”之和為該接戶點的節(jié)點負荷矩(從首接戶點到該接戶點的其他分支負荷均等效為該線路的集中負荷)，接戶點負荷矩與該接戶點的電壓數(shù)值正相關(guān)。S12：將每個已知接戶點對應(yīng)的用戶的最低電壓值作為本接戶點的電壓值。在具體實施中，對于全部的接戶點，并不是能夠召測到每個接戶點對應(yīng)的用戶的電壓值，例如主干線上有100個接戶點，但是只有50個接戶點下有已知的用戶電壓值，因此，這50個接戶點就是本實施例中的已知接戶點，且并非已知接戶點下的所有用戶電壓都已知，只有部分已知，但選取其最低電壓值作為該已知接戶點的電壓值，而另外的50個接戶點由于其下沒有已知用戶電壓而成為待測接戶點，即通過已知接戶點的信息預(yù)測未知接戶(待測接戶點)點的信息。需要指出的是，這里的召測的“接戶點”包括了三相，將三相的同一位置視為同一個節(jié)點，每個節(jié)點(即接戶點)均有多名用戶接入，各用戶接入了哪一相并不知道。而本算法的目的在于找出可能存在低壓用戶的節(jié)點，因此，將每個接戶點處可能出現(xiàn)的“最低電壓值”作為預(yù)測的目標。對于已知接戶點來說，能夠獲取每個接戶點下的部分用戶的電壓值，例如對于接戶點10來說，有10個用戶，其中五個用戶的電壓值是已知的，從這里面選取最低的作為接戶點10的電壓值。S13：通過預(yù)定篩選條件篩選出已知接戶點中符合要求的接戶點作為目標接戶點。在具體實施中，需要對已知接戶點進行篩選，篩選的目的是將一些明顯有缺陷的接戶點進行剔除，使得參與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的接戶點都是符合要求，具有代表性。對于預(yù)定篩選條件的設(shè)置可以根據(jù)實際情況設(shè)定，本發(fā)明中下文以兩種具體實施方式進行說明，這里暫不贅述。需要說明的是，本文中的目標接戶點就是已知接戶點中符合預(yù)定篩選條件的接戶點。S14：以目標接戶點的節(jié)點負荷矩作為樣本輸入值，以目標接戶點的電壓值作為樣本輸出值，對預(yù)先設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入-輸出特性符合預(yù)定訓(xùn)練條件為止?？梢岳斫獾氖?，要進行樣本的訓(xùn)練，需要預(yù)先根據(jù)待確定配電網(wǎng)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，本實施例不再贅述。本實施例中，將目標接戶點的節(jié)點負荷矩作為樣本輸入值，以目標接戶點的電壓值作為樣本輸出值對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練?？梢岳斫獾氖?，訓(xùn)練的次數(shù)過多會降低確定電壓值的速度，因此，本實施例中，當輸入-輸出特性符合預(yù)定訓(xùn)練條件就可以停止訓(xùn)練。預(yù)定訓(xùn)練條件可以根據(jù)實際情況設(shè)定。S15：將待測接戶點的節(jié)點負荷矩輸入至訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到待測接戶點的最低電壓預(yù)測值。在步驟S14中已經(jīng)訓(xùn)練好神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這時候就可以將待測接戶點的節(jié)點負荷矩輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而得到待測接戶點的最低電壓預(yù)測值。由于各個用戶是分布在各個接戶點下，因此，對接戶點的最低電壓進行了預(yù)測，則對應(yīng)的用戶的最低電壓也相當于得到了預(yù)測。本發(fā)明實施例提供的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定方法，包括按照拓撲參數(shù)確定待確定配電網(wǎng)的主干線，并設(shè)置主干線上各個接戶點的身份信息；將每個接戶點下的全部用戶的負荷等效為本接戶點的集中負荷，并計算各個接戶點的節(jié)點負荷矩；將每個已知接戶點對應(yīng)的用戶的最低電壓值作為本接戶點的電壓值；通過預(yù)定篩選條件篩選出已知接戶點中符合要求的接戶點作為目標接戶點；以目標接戶點的節(jié)點負荷矩作為樣本值，以目標接戶點的電壓值作為輸出值，對預(yù)先設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入-輸出特性符合預(yù)定訓(xùn)練條件為止；將待測接戶點的節(jié)點負荷矩輸入至訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到待測接戶點的最低電壓預(yù)測值。由此可見，本方法可以以少量的數(shù)據(jù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行結(jié)合，從而實現(xiàn)對待確定配電網(wǎng)的各個接戶點的最低電壓預(yù)測。為電力公司能夠較為全面的掌握臺區(qū)的電壓分布，進而進行更細一步的電壓檢測或電壓治理提供有效的數(shù)據(jù)支持。在上述實施例的基礎(chǔ)上，作為優(yōu)選地實施方式，在步驟S13和步驟S14之間還包括：S20：判斷當前目標接戶點的數(shù)量是否達到預(yù)定數(shù)目；其中，如果是，則進入步驟S14?？梢岳斫獾氖牵绻繕私討酎c的數(shù)量太少的話，則最后的待測接戶點的預(yù)測值的準確性就會降低。因此，本實施例中在進行步驟S14之前，首選判斷目標接戶點的數(shù)量，如果目標接戶點的數(shù)量低于4個，則不滿足要求，如果目標接戶點的數(shù)量大于或等于4個，就可以執(zhí)行步驟S14。在其它實施例中，還可以根據(jù)主干線上接戶點的數(shù)量與已知接戶點的數(shù)量的比例進行判斷，例如判斷目標接戶點的數(shù)量與主干線上接戶點的數(shù)量的比例是否大于10％，如果是，則進行步驟S14。在上述實施例的基礎(chǔ)上，作為優(yōu)選地實施方式，預(yù)定數(shù)目為4個?？梢岳斫獾氖牵A(yù)定數(shù)目可以根據(jù)實際情況設(shè)定，并不代表只是4個。本實施例之所以選擇4個，是通過具體的實例得到的。作為優(yōu)選地實施方式，預(yù)定篩選條件包括：若一個接戶點的電壓值大于該接戶點上一級的接戶點的電壓值，且差值超出允許范圍，則該接戶點不符合要求；若一個接戶點的電壓值大于首端接戶點的電壓值，則該接戶點不符合要求。在具體實施中，對于接線混亂的配電臺區(qū)，三相線路中往往只有一相的低電壓情況較嚴重，大多數(shù)“最低電壓值”都會出現(xiàn)在這一相。例如，在負荷高峰期首端出現(xiàn)不平衡狀態(tài)，發(fā)生不平衡現(xiàn)象出現(xiàn)在A相，則可以預(yù)測后續(xù)的用戶的最低電壓也是出現(xiàn)在A相。對于任一相線路，從首端到末端，節(jié)點電壓值必然是遞減的，然而，有一部分接戶點，其下面所有用戶都未接在低電壓最嚴重的一相，造成該接戶點的召測電壓最低值突增。例如，若一個接戶點的電壓值大于該接戶點上一級的接戶點的電壓值，且差值超出允許范圍，則該接戶點不符合要求；或者若一個接戶點的電壓值大于首端接戶點的電壓值，則該接戶點不符合要求，所以上述兩種情況的接戶點就會在篩選過程中剔除。作為優(yōu)選地實施方式，預(yù)定訓(xùn)練條件為樣本值與輸出值的誤差函數(shù)小于0.65×10-3；其中，誤差函數(shù)為所有的樣本值與對應(yīng)的輸出值的差值的平方的加權(quán)和，權(quán)值為當前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)定的權(quán)值?？梢岳斫獾氖牵瑢颖局蹬c輸出值的誤差函數(shù)小于0.65×10-3作為預(yù)定訓(xùn)練條件只是眾多實施方式中的一種，還可以是其它數(shù)值。另外，數(shù)值設(shè)置的越小，則預(yù)測的結(jié)果越精確，但是增大了訓(xùn)練的次數(shù)。作為另外一種優(yōu)選地實施方式，預(yù)定訓(xùn)練條件為訓(xùn)練次數(shù)達到預(yù)定次數(shù)。作為優(yōu)選地實施方式，預(yù)定次數(shù)為5000次。可以理解的是，將預(yù)定次數(shù)設(shè)置為5000次只是眾多實施方式中的一種，還可以是其它數(shù)值。作為優(yōu)選地實施方式，還包括：將待測接戶點的最低電壓預(yù)測值進行存儲。為了方便后續(xù)查看和統(tǒng)計，本實施例中，將待測接戶點的最低電壓預(yù)測值進行存儲。為了驗證上述實施例提供的方法的有效性，本發(fā)明對某一臺區(qū)進行了仿真實驗。該臺區(qū)可簡化為三條主干線的供電拓撲。該臺區(qū)在用電高峰期首端發(fā)生嚴重三相不平衡，最低電壓位于A相，其電壓值為206伏，接戶點信息如表1所示。表1編號4740147402474034740447405474075039750400負荷矩23.63628.06432.09135.55840.96646.29747.75548.74最低電壓194.7192204.8201.9176.8174.7178185.4編號5040140171401724017342032420334203445634負荷矩48.9125.58229.50532.66133.12334.39334.7233.727最低電壓201.1192.3190.0186.6210.8184.1181.2186.8根據(jù)電壓變化趨勢，基本可以確定編號為47401、47402、47405、47407、40171、40172、40173、42033、42034、45634的接戶點中低電壓最嚴重的那一戶接入了A相，這些接戶點為已知接戶點。在實際應(yīng)用中，通過設(shè)置篩選條件，可以采用MATLAB代碼完成，經(jīng)過篩選后，選擇編號為40171、40172、40173、42033、45634、47405、50397的接戶點作為訓(xùn)練樣本，預(yù)測其它所有接戶點的電壓，并選擇節(jié)點47401、47402、47407、42034來驗證方法的預(yù)測效果。圖3為本發(fā)明實施例提供的表1對應(yīng)的實際樣本值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值之間的對比圖。如圖3所示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合效果較好。圖4為本發(fā)明實施例提供的表1對應(yīng)的實際電壓值與預(yù)測值之間的對比圖。如圖4所示，本方法能較準確地預(yù)測未知的接戶點的電壓值，具有較好的泛化能力。其中，圖3中橫坐標的編號與表1中編號為40171、40172、40173、42033、45634、47405、50397的對應(yīng)，圖4中橫坐標的編號與表1中的47401、47402、47407、42034對應(yīng)。圖5為本發(fā)明實施例提供的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定裝置的結(jié)構(gòu)圖。如圖5所示，包括：設(shè)置單元10，用于按照拓撲參數(shù)確定待確定配電網(wǎng)的主干線，并設(shè)置主干線上各個接戶點的身份信息；節(jié)點負荷矩計算單元11，用于將每個接戶點下的全部用戶的負荷等效為本接戶點的集中負荷，并計算各個接戶點的節(jié)點負荷矩；獲取單元12，用于將每個已知接戶點對應(yīng)的用戶的最低電壓值作為本接戶點的電壓值；篩選單元13，用于通過預(yù)定篩選條件篩選出已知接戶點中符合要求的接戶點作為目標接戶點；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練單元14，用于以目標接戶點的節(jié)點負荷矩作為樣本輸入值，以目標接戶點的電壓值作為樣本輸出值，對預(yù)先設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入-輸出特性符合預(yù)定訓(xùn)練條件為止；輸入單元15，用于將待測接戶點的節(jié)點負荷矩輸入至訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到待測接戶點的最低電壓預(yù)測值。以上對本發(fā)明所提供的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的配電網(wǎng)電壓確定方法及裝置進行了詳細介紹。說明書中各個實施例采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。對于實施例公開的裝置而言，由于其與實施例公開的方法相對應(yīng)，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。應(yīng)當指出，對于本
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以對本發(fā)明進行若干改進和修飾，這些改進和修飾也落入本發(fā)明權(quán)利要求的保護范圍內(nèi)。專業(yè)人員還可以進一步意識到，結(jié)合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、計算機軟件或者二者的結(jié)合來實現(xiàn)，為了清楚地說明硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對每個特定的應(yīng)用來使用不同方法來實現(xiàn)所描述的功能，但是這種實現(xiàn)不應(yīng)認為超出本發(fā)明的范圍。結(jié)合本文中所公開的實施例描述的方法或算法的步驟可以直接用硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊，或者二者的結(jié)合來實施。軟件模塊可以置于隨機存儲器(RAM)、內(nèi)存、只讀存儲器(ROM)、電可編程ROM、電可擦除可編程ROM、寄存器、硬盤、可移動磁盤、CD-ROM、或
技術(shù)領(lǐng)域：
內(nèi)所公知的任意其它形式的存儲介質(zhì)中。當前第1頁1 2 3