基于人工神经网络全连接层优化的线损异常诊断方法研究

在一般工商业电价连续下调和国家电网公司打造“三型两网”战略目标的背景下，通过对线损率的合理管控，有利于公司降损增效，提高公司精益化管理水平。为此，提出一种基于人工神经网络全连接层优化的异常线损诊断方法，旨在发现异常线损并对成因进行初步诊断。该方法搭建了以全连接层为核心的人工神经网络模型，利用深度学习强大的自学习能力，对网络模型的参数不断自适应调节，通过调整后的模型对线损数据进行逐层提取和筛选，实现了自动识别和诊断配电网线路或台区的异常线损。最后，以某地区实际配电网验证了方法的有效性和可行性。