基于改进EO-BP神经网络的高压线损预测

作者：徐利美^*; 闫磊; 李远; 杨射; 任密蜂

来源：电子技术应用, 2023, 49(03): 82-88.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.223399

• 线损预测
• 混沌映射
• 物竞天择概率跳脱策略
• 均衡优化器算法
• 神经网络

针对高压线损预测精度不高的问题，提出一种基于均衡优化器（Equilibrium Optimizer,EO）和BP神经网络相结合的线损预测模型。首先，为了提高EO算法的寻优能力，利用多种混沌映射关系初始化种群，使种群多样性增加，全局搜索能力得到改善；同时，采用物竞天择概率跳脱策略改进EO算法，使模型依概率跳出局部最优而收敛于全局最优解。其次，采用改进的EO算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化，进而改善BP神经网络的预测效果。最后，实验结果证明，所提线损预测模型相对于回归模型、BP神经网络模型、模拟退火算法优化BP神经网络模型和EO优化BP神经网络模型具有更高的预测精度。

• 单位
  太原理工大学; 国网山西省电力公司