【摘 要】
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本论文应用类神经网络技术建立配电系统小时馈线损失以及全配电系统损失估算模式。首先，由停限电运转图资系统(OMS，Outage Management System)提供配电变压器连接的用户数、用
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本论文应用类神经网络技术建立配电系统小时馈线损失以及全配电系统损失估算模式。首先，由停限电运转图资系统(OMS，Outage Management System)提供配电变压器连接的用户数、用电性质及用电类别，配合用户服务信息系统(CIS)中的用户售电资料和住宅、商业、工业类型用户负载情况，推估出配电变压器每小时负载量。 接着，利用配电调度中心(DDCC)提供的馈线每小时实际供电量、供电电压及简化的馈线网络模型，进行三相负载潮流分析，求解馈线的一次线路损失、配电变压器损失以及二次线路损失等馈线损失成份。本论文考虑馈线的供电量、线路长度、变压器总容量、供电电压作为类神经网络的输入资料变数，应用L-M倒传递式类神经网络进行输入资料训练，以建立类神经馈线损失推估模型。最后，利用馈线LH35进行计算机仿真，由三相负载潮流程序与类神经网络计算馈线损失，接着利用配电系统统计年报资料与类神经网络推估配电系统损失。由以上两个实例的损失推估比较值，来验证本论文所提方法的性能。
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