ElectricalAutomation《电气自动化》2023年第45卷第1期电力系统及其自动化PowerSystem＆Automation基于神经网络数据处理的配网实时参数辨识研究焦昊1，王海林2，陈锦铭1，刘伟1(1．国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，江苏南京211103;2．国网江苏省电力有限公司，江苏南京210024)摘要:配电网参数的准确性对其优化运行有着重要意义。但近年来配电网结构日益复杂，采用传统理论计算所得配电网参数与实际数值存在着较大误差。同时，实际量测数据存在误差，导致难以准确辨识其参数信息。为此提出一种基于神经网络数据处理的配电网实时参数辨识方法。首先对配电网建立参数辨识方程，然后利用反向传播神经网络对量测数据进行处理，最后对参数进行辨识，采用33节点系统进行测试。结果表明，所提方法能够准确辨识配电网络线路阻抗、变压器阻抗及导纳等参数，为配电网安全可靠运行及后续控制分析提供了基础支撑。关键词:配电网;节点分类;神经网络;数据处理;参数辨识DOI:10．3969/j．issn．1000－3886．2023．01．007［中图分类号］TM744［文献标志码］A［文章编号］1000－3886(2023)01－0026－03ＲesearchonＲeal-timeParameterIdentificationofDistributionNetworkBasedonNeuralNetworkDataProcessingJiaoHao1，WangHailin2，ChenJinming1，LiuWei1(1．ElectricPowerＲesearchInstitute，StateGridJiangsuElectricPowerCo．，Ltd．，NanjingJiangsu211103，China;2．StateGridJiangsuElectricPowerCo．，Ltd．，NanjingJiangsu210024，China)Abstract:Theaccuracyofthedistributionnetworkparametersisofgreatsignificancetoitsoptimizedoperation．However，inrecentyears，thestructuresofthedistributionnetworkshavebecomemoreandmorecomplex．Therearelargeerrorsbetweenthedistributionnetworkparameterscalculatedbytraditionaltheoryandtheactualvalues．Atthesametime，thereareerrorsintheactualmeasureddata，whichmakesitdifficulttoaccuratelyidentifyitsparameterinformation．Forthisreason，areal-timeparameteridentificationmethodofdistributionnetworkbasedonneuralnetworkdataprocessingwasproposed．Firstly，theparameteridentificationequationofdistributionnetworkwasestablished，thenthemeasureddatawereprocessedbybackpropagationneuralnetwork，andfinallytheparameterswerethusidentified．A33-nodesystemwasusedforte...
