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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臺(tái)區(qū)智能終端探究

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臺(tái)區(qū)智能終端探究

摘要:臺(tái)區(qū)智能終端、分支線路與用戶(hù)之間的拓?fù)潢P(guān)系為1:n:1,該關(guān)系可以實(shí)現(xiàn)綜合性的用電信息管理,但存在信息在傳輸過(guò)程中出現(xiàn)延遲、丟失的問(wèn)題。為解決上述問(wèn)題,從用電信息角度出發(fā),分析如何利用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)的用電信息進(jìn)行優(yōu)化。

關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);臺(tái)區(qū)智能終端;分支線;用戶(hù)

0引言

為提高用電信息傳輸?shù)臏?zhǔn)確性和效率,本文提出改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,通過(guò)設(shè)置閾值來(lái)簡(jiǎn)化臺(tái)區(qū)智能終端、分支線路與用戶(hù)之間1:n:1的拓?fù)潢P(guān)系。通過(guò)信息聚類(lèi)分析來(lái)剔除非關(guān)鍵信息,提高信息傳輸與處理的效率[1]。

1用電信息概念化描述

1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理速度并不理想,為更好地進(jìn)行臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)的用電信息分析,本文引入了K-means方法,對(duì)臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)的用電信息進(jìn)行分類(lèi),如圖1所示[2]。

1.2用電信息指標(biāo)確定。臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)的用電信息主要有用電監(jiān)控、階梯定價(jià)、負(fù)荷管理、線損分析等任務(wù),所以以此為用電信息指標(biāo),分別設(shè)置為x1(%)、x2(元)、x3(%)和x4(%)。確定用電信息指標(biāo)以后,其數(shù)學(xué)描述為:式中:x軃j為xij反饋信息的平均值;sij為xij的方差,即反饋信息與實(shí)際信息的偏差;N為調(diào)查用戶(hù)數(shù)。

1.3SVG圖拓?fù)洹S蓤D1可知,①位置產(chǎn)生的定向電力載波信號(hào),流經(jīng)②③④⑤位置,②④⑤位置的拓?fù)渥R(shí)別模塊會(huì)檢測(cè)到定向電力載波信號(hào),記錄路徑,從而識(shí)別出①—⑤的支路路徑。遍歷所有的拓?fù)渥R(shí)別模塊,完成拓?fù)渥R(shí)別。本文設(shè)定線路的初步拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)初始點(diǎn)①為St,并依據(jù)后期的分析,逐漸找到支線的最終拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)k值,即①—⑤的支路路徑,以此來(lái)分析此拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下的用電信息傳輸指標(biāo)PE,得到SVG圖。上述過(guò)程的數(shù)學(xué)描述為:St如下:式中:i為支線數(shù);q(i)為支線i到用戶(hù)的距離,即信息的傳輸信道;p(i)為i到相關(guān)用戶(hù)的距離,即其他信道的干擾。臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)信息傳輸性能指標(biāo)PE如下:式中:j為第j個(gè)臺(tái)區(qū)智能終端對(duì)用戶(hù)傳輸?shù)臋?quán)重,其和為1;Yij為分析的支線數(shù);min(Yij)為樣本i的聚類(lèi)中心最小值,即最優(yōu)的信道;PE為臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)信息傳輸性能指標(biāo),反映信息的準(zhǔn)確情況。

2改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

將K-means聚類(lèi)融入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能簡(jiǎn)化臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)1:n:1的復(fù)雜且非線性的映射關(guān)系。假設(shè)調(diào)查的用戶(hù)信息為xi=(x1,…,xm)T,支線為Yi=(Y1,…,Yn)T,臺(tái)區(qū)智能終端Oi=(o1,…,ol)T,信息傳輸?shù)臉?biāo)準(zhǔn)為Di=(d1,…,dl)T。其中,臺(tái)區(qū)智能終端與用戶(hù)之間的權(quán)重為wij(i=1,…,m;j=1,…,n),主控臺(tái)設(shè)置的閾值為bij(i=1,…,m;j=1,…,n);支線與用戶(hù)之間的權(quán)重為wjk(j=1,…,n;k=1,…,l),設(shè)置的閾值為bjk(j=1,…,n;k=1,…,l),那么從臺(tái)區(qū)智能終端向用戶(hù)的信息傳輸公式為:其中,傳輸誤差e是實(shí)際設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)與傳輸信息值之間的差值,其計(jì)算公式為:其中,傳輸誤差e是實(shí)際設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)與傳輸信息值之間的差值,其計(jì)算公式為:e=12lk=1Σdk-fpj=1Σwjkfmi=1Σ(wijxi+bij)+bjkΣΣ)ΣΣΣΣ2臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)的信息傳輸屬于多次循環(huán)過(guò)程,要經(jīng)過(guò)反復(fù)迭代,才能最終形成傳輸方案,實(shí)現(xiàn)信息的安全與優(yōu)化。

3臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)的用電信息驗(yàn)證

3.1樣本分類(lèi)。以A臺(tái)區(qū)的1202個(gè)用戶(hù)為例,驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)的用電信息優(yōu)化。將初始聚類(lèi)數(shù)目增到7,以此計(jì)算不同K值下的支線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),即輪廓系數(shù)St。聚類(lèi)數(shù)目k=4時(shí),St系數(shù)最大,說(shuō)明該類(lèi)的聚類(lèi)效果最好,所以本文選擇k=4作為初始聚類(lèi)數(shù)目,計(jì)算性能指標(biāo)PE,并對(duì)各個(gè)支線進(jìn)行排序。

3.2信息準(zhǔn)確性計(jì)算。分別將反饋信息的初始誤差設(shè)置為0.1、0.01和0.001,并計(jì)算不同誤差下的結(jié)果值,如表1所示。由表1可知,隨著反饋信息誤差的減少,原有方法的迭代次數(shù)為1032、3032和7000,而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)為72、157和423。在0.1、0.01和0.001的精度下,改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確率由83.5%上升到99.5%,而原有方法的誤差由83.5%上升到92.7%,說(shuō)明改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以大幅提高臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)的用電信息準(zhǔn)確率。

4結(jié)語(yǔ)

改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)對(duì)支線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的初始設(shè)定,求得輪廓系數(shù)St,并對(duì)系數(shù)進(jìn)行k等分,得到不同支線的信息傳輸性能(準(zhǔn)確性、效率)PE。MATLAB分析結(jié)果顯示:0.1、0.01和0.001誤差條件下,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均取得較好的結(jié)果,所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)臺(tái)區(qū)智能終端—分支線—用戶(hù)的用電信息進(jìn)行比較準(zhǔn)確、高效的信息反饋。

[參考文獻(xiàn)]

[1]李笑竹,陳志軍,樊小朝,等.基于ACS-SA文化基因算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變壓器故障診斷[J].高壓電器,2018,54(2):134-139.

[2]張明慧,金鳳.基于GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變壓器故障診斷的研究[J].煤礦機(jī)械,2012,33(8):257-259.

作者:練梓焯 袁樺菁 覃家露 羅醒華 單位:廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司云浮供電局

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