摘要：近年來，深度學習技術已經在圖像識別、自然語言處理等多個領域顯示出其強大的數據處理和模式識別能力。在這一背景下，運用深度學習技術優(yōu)化電網中的無功電壓線損率成了一項新的研究課題。從電網數據中構建包含多變量的數據集并進行預處理，采用特征提取技術確定影響線損率的因素，之后通過深度神經網絡模型，學習電網數據中的復雜模式和依賴關系，預測無功電壓和線損率。深度學習技術的應用可以有效改善配網無功電壓線損率，同時提高了配電網的運行效率和穩(wěn)定性，具有廣闊的應用前景。

關鍵詞：深度學習 配電網 無功電壓 線損率 預測

Research on Improvement Method of Reactive Power Voltage Line Loss Rate in Distribution Network Based on Deep Learning

TANG Chengnian

Altay Power Supply Co. ， Ltd. ，State Grid Xinjiang Power Co. ， Ltd. ， Altay， Xinjiang Uygur Autonomous Region， 836500 China

Abstract： In recent years， Deep Learning technology has demonstrated its powerful data processing and pattern recognition capabilities in multiple fields such as image recognition and natural language processing. In this context， using Deep Learning technology to optimize the reactive voltage line loss rate in the power grid has become a new research topic. It constructs a dataset containing multiple variables from power grid data and performs preprocessing. It uses Feature Extraction technology to determine the factors that affect line loss rate. Then， through a deep neural network model， it learns complex patterns and dependencies in power grid data to predict reactive voltage and line loss rate. The application of Deep Learning technology can effectively improve the reactive power and voltage line loss rate of distribution networks， while also enhancing the operational efficiency and stability of distribution networks， with broad application prospects.

Key Words： Deep Learning; Distribution network; Reactive voltage; Line loss rate; Improvement methods

無功電壓控制不僅關系到電網的穩(wěn)定運行，還涉及整體能耗和經濟效益。盡管傳統(tǒng)方法在一定程度上有效管理了無功電壓和控制線損，但隨著電網負荷的日益復雜和需求的多樣化，這些方法面臨著靈活性不足和適應性差的問題。因此，探索更高效的技術以改善無功電壓和降低線損率，對提升電網的運行效率和可靠性具有重要意義。

1深度學習理論基礎

深度學習是機器學習的一個分支，通過構建多層的神經網絡來模擬人類大腦處理信息的方式，實現從數據中自動學習和模式識別的能力。這種技術近年來在處理高維度、大規(guī)模數據集方面表現出卓越性能，特別是在圖像識別、語音處理和自然語言理解等領域。深度學習的基礎是神經網絡，包括多種類型的網絡結構，如卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）、循環(huán)神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）及其變體。這些網絡通過模擬神經元的連接結構來處理數據，其中每一層都執(zhí)行特定的數學變換，逐漸抽象出數據中的復雜結構和特征[1]。

2深度學習下配網無功電壓線損率改善方法

2.1數據集構建與預處理

配電網絡數據通常涉及多維時間序列數據，包括電壓值、電流值、負荷情況、天氣條件等。這些數據不僅量大且具有高維特性，還常伴隨噪聲和不完整性，因此需要經過嚴格的預處理流程才能用于訓練深度學習模型[2]。

數據預處理的第一步是數據清洗，目的是去除明顯的錯誤數據和異常值[3]。例如：電壓值應在規(guī)定的運行范圍內，超出規(guī)定范圍的數據點應被視為異常值。斷電事件中的數據雖然記錄為0，但在模型訓練中應當予以特別標記或去除，以避免引入誤導性信息。

第二步是數據歸一化，這一步驟對于深度學習模型尤為重要，因為它有助于加快模型收斂速度并提高模型穩(wěn)定性。歸一化通常采用Min-Max標準化或Z-score標準化方法。以Min-Max標準化為例，電壓和電流數據將被重新縮放到0～

1的范圍內，公式為：

式（1）中：和分別是該參數在整個數據集中的最小值和最大值。

2.2特征選擇與提取

采用基于信息增益率（Information Gain Ratio，IGR）的特征選擇方法，并結合此方法引入特定的公式來支撐數據分析和模型優(yōu)化。

信息增益率是在決策樹算法中用于特征選擇的一種方法，它是基于信息增益的一個改進，能夠平衡不同特征帶來的信息量和特征取值的多樣性。首先定義信息增益（Information Gain，IG），它衡量的是在知道特征的信息之后使得目標變量的不確定性減少的程度。信息增益是目標變量的熵和給定特征后目標變量條件熵之差。

式（2）中：是目標變量的熵，計算公式為：

是給定特征后的條件熵，表示為：

式（3）中：是特征在觀察中取第個值的概率，式（4）中，是在取特定值時的熵。

但直接使用信息增益作為特征選擇的標準可能會傾向選擇具有較多取值的特征。為了克服這一點，引入信息增益率，它在信息增益的基礎上考慮了特征本身的熵，從而平衡了特征取值多樣性的影響。

其中，的計算公式為

使用信息增益率進行特征選擇，能夠有效識別出對配電網無功電壓和線損率改善貢獻最大的特征[4]。通過選擇值高的特征，可以構建一個不僅考慮了特征信息量，同時也平衡了特征復雜性的深度學習模型。這種方法在處理高維數據時尤為重要，如在配電網絡的電壓和電流監(jiān)測數據中，能夠準確快速地識別關鍵的電網運行特征，從而優(yōu)化模型的學習和預測性能。

2.3深度神經網絡結構設計

網絡的輸入層設計必須能夠處理從傳感器收集的多維數據，如電壓、電流、負載及天氣條件。對于一個典型的輸入，可能包括來自數百個傳感器的數據，每個傳感器每分鐘產生多達6個數據點（電壓、電流各三相）。因此，單個小時內，輸入層需要處理的數據點可高達36 000個。為了有效處理這一龐大的數據量，輸入層后設有一層批歸一化層（Batch Normalization），用以加速網絡訓練過程，同時減少模型在訓練初期對初始權重的依賴。

在卷積層的設計中，首先采用兩層1D卷積層，每層包含128個卷積核，核大小設為5，這有助于在不同的時間尺度上提取電網數據的特征。1D卷積特別適合于處理時間序列數據，如電壓和電流的波形信號。每個卷積層后跟一個最大池化層（Max Pooling），池化窗口大小為2，目的是減少數據的維度，同時保留最重要的特征信息。這種結構不僅可以增強網絡的特征提取能力，還可以在一定程度上防止過擬合。

循環(huán)層的設計關鍵在于能夠捕捉數據中的時間關聯(lián)性，為此引入了兩層長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory Network，LSTM），每層包含256個單元。LSTM層能夠處理較長時間序列的依賴問題，對預測和控制配電網中的無功電壓和線損率至關重要。每個LSTM層后接一個丟棄層（Dropout），丟棄率設置為0.5，用以進一步控制模型復雜度并避免過擬合。

最后的全連接層設計為兩層，每層包含1 024個神經元，并采用ReLU激活函數以增強非線性處理能力。這些層的主要作用是將前面各層提取并匯總的特征轉化為最終的輸出，即無功電壓調整和線損率的預測值[5]。輸出層采用線性激活函數，直接輸出預測的無功電壓和線損率數值。

在訓練過程中，采用均方誤差（Mean Squared Error，MSE）作為損失函數，它能夠量化模型預測值與真實值之間的誤差，優(yōu)化器選擇Adam，因其自動調整學習率的能力，能夠有效地找到損失函數的全局最小值。學習率初始設置為0.001，隨著訓練過程中誤差的減小，通過逐步減小學習率以細化模型的權重調整，最終實現更精準的預測。

3實驗測試

實驗設置包括構建一個詳細的電網模擬環(huán)境，該環(huán)境模擬一個中型城市的配電網絡，包括多個變電站和配電點，以及連接這些節(jié)點的電纜。模型考慮了各種電網運行情況，包括高負載、低負載和典型日負載條件。實驗中還模擬了不同天氣條件下的電網運行，以檢驗模型在多變環(huán)境中的適應性和穩(wěn)定性。

從實際運行的電網系統(tǒng)中提取大量數據，數據集包括來自過去3年的每日運行數據，總計超過1 000萬條數據點，覆蓋了多種操作條件，如不同季節(jié)、不同天氣狀況和各種負載情況。每條數據包含多達30個特征，如電壓級別、電流強度、負載類型、溫度和濕度等。為了提高模型的泛化能力，所有數據被分為訓練集（70%）、驗證集（15%）和測試集（15%）。

在模型的訓練階段，采用了深度神經網絡，具體結構包括兩層卷積神經網絡（CNN），每層配備256個卷積核，核大小設定為3×3，步長為1。卷積層后接最大池化層，池化窗口大小為2×2，以減少數據維度和提取最重要的特征。緊接著是兩層長短期記憶網絡（LSTM），每層包含512個單元，用以處理和記憶時間序列數據中的長期依賴關系。全連接層包括1 024個神經元，并使用ReLU激活函數增加非線性處理能力。輸出層采用線性激活函數，直接輸出預測的無功電壓和線損率。

為優(yōu)化訓練過程，選擇了Adam優(yōu)化器，因其自適應學習率調整機制適合處理大規(guī)模數據訓練。初始學習率設定為0.001，采用指數衰減策略，每過50個epoch衰減10%。此外，為避免過擬合，引入了L2正則化項，正則化系數設置為0.01，并在每層LSTM后使用丟棄率為0.5的Dropout層。在模型訓練的每個階段，通過在驗證集上評估模型的均方誤差和絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE），監(jiān)控模型性能。訓練過程中，如果在連續(xù)10個epoch內驗證集上的誤差沒有明顯下降，則啟動早停策略以終止訓練，防止過擬合。整個訓練過程耗時約180 min，使用了高性能計算資源，包括4個NVIDIA Tesla V100 GPU。

從表2對比結果來看，深度學習模型在測試集上的MSE為0.008 2，MAPE為1.76%，顯示出優(yōu)異的預測精度和穩(wěn)定性。這些結果與傳統(tǒng)方法相比，顯示出顯著的改善。例如：使用傳統(tǒng)的回歸分析方法，MSE通常在0.015以上，MAPE在3.5%以上。由此可見，深度學習模型通過學習電網數據中的復雜模式和依賴關系，能夠更準確地預測無功電壓和線損率，從而有效地提高了配網的運行效率和可靠性。

4 結語

基于深度學習的配網無功電壓線損率改善方法能夠有效提升配電網的運行效率和安全性，其應用前景廣闊。通過深入研究和實踐，深度學習技術有望成為未來電力系統(tǒng)智能化升級的重要驅動力。

參考文獻

[1] 黃一騰.配電網無功電壓現狀及降損措施分析[J].中國設備工程，2021，（2）：170-172.

[2] 劉霞，楊春.配電網無功電壓現狀及降損措施研究[J].通訊世界，2020，27（5）：154-155.

[3] 黃菊艷.計及無功電源影響的配電網電壓分區(qū)調節(jié)方法研究[D].沈陽：沈陽農業(yè)大學，2023.

[4] 劉宇驍.基于NSGA-Ⅱ和TLBO混合算法的配電網無功優(yōu)化[D].哈爾濱：東北農業(yè)大學，2023.

[5] 李晉威.主動配電網無功優(yōu)化的理論研究[D].濟南：山東大學，2023.