电网规划数据中架空线路参数辨识

摘要：文章建立了电网规划数据中架空线路参数辨识模型，模型采用多元回归分析和BP神经网络相结合的方法实现。首先利用多元回归分析得到神经网络计算模型的初始连接权值，然后利用BP神经网络训练得到架空线路的长度值，最后利用长度和线路标准参数表进行架空线路的参数辨识。

关键词：电网规划；交流线路；线路长度；多元回归；神经网络 文献标识码：A

中图分类号：TP273 文章编号：1009-2374（2016）22-0062-03 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.22.030

1 概述

电网规划是电网安全稳定运行的基石，电网规划数据的准确性尤其是数据中交流架空线路参数的准确性对规划结果的合理性具有重要影响。

对于输电线路的参数辨识方法较多，例如增广状态估计法、偏移向量法、卡尔曼滤波法等传统数值方法，这些方法能较好地逼近平滑目标函数的极值点，但其迭代过程都依赖量测方程的增广雅可比矩阵，苛刻地要求量测系统必须同时满足状态可观测和参数可估计条件，并且可能遭受数值问题的干扰。参考文献[4]中提出一种线路参数估计启发式方法，将目标函数从增广解空间垂直投影到参数空间，以启发式方法搜索参数空间，寻找投影下表面的下确解，较好地解决了数值问题的干扰。参考文献[5]在基于双端PMU数据的线路线性数学模型和相应的最小二乘辨识的基础上，引入基于IGG法的抗差准则。

2 BP人工神经网络

2.1 BP神经网络模型

BP神经网络由输入层、隐含层和输出层三层网络组成。BP神经网络的核心在于其误差反向传播，反向传播的学习规则是基于梯度下降法，由输出端的实际输出值与期望输出值的误差平方和进行链式求导，从而各层之间的连接权值。……