神经网络对台区智能终端-分支线-用户的用电信息优化.pdf

【神经网络在用电信息优化中的应用】 神经网络作为一种模拟人脑神经元结构的计算模型，在数据建模和机器学习领域有着广泛的应用。在电力工程与自动化领域，神经网络被用来优化台区智能终端、分支线及用户的用电信息管理。本文以BP神经网络为例，探讨如何提升用电信息的准确性和效率。 BP神经网络是一种反向传播算法，通过不断调整权重以减少预测值与实际值之间的误差，从而提高信息处理的精确性。在台区智能终端与用户之间的拓扑结构中，BP神经网络可以处理非线性关系，实现复杂的映射。结合K-means聚类方法，能够更有效地对用电信息进行分类和分析，优化信息传输性能。 用电信息主要包括监控、管理和分析等环节。通过设立特定的指标，如“用电量”、“电费”、“功率因素”和“负荷率”，可以量化和评估用电行为。这些指标用于构建神经网络模型，以分析信息传输过程中的延迟和丢失问题。 文章提出了一种基于SVG图的拓扑识别方法，通过分析电流信号的定向流动，确定信息传输的路径，进而评估信息传输性能。性能指标Pc反映了信息的准确程度，它依赖于各个支路的权重、传输距离以及干扰因素。 为了改进BP神经网络，将K-means聚类算法融入模型构建，以适应台区智能终端与用户之间的一对多关系。实验结果表明，这种方法能显著降低迭代次数，减少均方误差，提高信息传输的准确率，减少信息误差率，从而优化整个系统的运行效率。 通过实际案例——A台区1202个用户的验证，BP神经网络模型展示了优秀的分类效果，证明了其在用电信息优化中的有效性。这为电力系统的智能化管理和升级提供了有力的技术支持，有助于提升电力服务质量和效率，降低运营成本，并为未来的能源互联网建设打下坚实基础。