Узбекистан академия наук республики узбекистан

Результаты сравнительной оценки моделирования. 
№ Данные по схеме РС 
RMSE (
∆𝑃
наг
/∆𝑃
хх
) 
обучающая тестовая контрольная 
1 
2 ветви 1 нагрузка 
0,000041 
0,000044 
0,000040 
0,000020 
0,000020 
0,000023 
2 
5 ветвей 2 нагрузки 
0,000061 
0,000064 
0,000065 
0,000032 
0,000032 
0,000032 
3 
9 ветвей 4 нагрузки 
0, 000095 
0.000091 
0,000010 
0,000053 
0,000055 
0,000056 
4 
26 ветвей 11 нагрузок 
0,000163 
0,000199 
0,000214 
0,000028 
0,000032 
0,000037 
5 
42 ветвей 16 нагрузок 
0,000595 
0,000935 
0,000993 
0,000059 
0,000067 
0,000062 
Заключение. 
Применение ИНС прямого распространения с одним скрытым слоемявляется весьма 
эффективным для выполнения расчётов технических потерь электроэнергии в РСпри 
использовании АСКУЭ. 
Для расчета технических потерь электроэнергии уже обученной ИНС, требуются 
незначительные вычислительные и временные ресурсы, что является весьма важным при 
выполнении оперативных расчётов.
Как показали результаты расчётов, погрешность расчета очень маленькая в сетях с 
меньшим количеством ветвей и нагрузок, а в более сложных сетях с большим количеством 
ветвей и нагрузок она немного увеличивается но при этом сравнительно маленькая что 
свидетельствует об удачно обученной и правильно сформированной ИНС. 
Список литературы. 
1. Шведов Г.В. Потери электроэнергии при ее транспорте по электрическим сетям: 
расчет, анализ, нормирование и снижение: учебное пособие для вузов / под ред. Ю.С. 
Железко. — М.: Издательский дом МЭИ, 2013. — 424 с.: ил. 
2. A. K. Dashtaki and M. R. Haghifam. (2013) A New Loss Estimation Method in Limited 
Data Electric Distribution Networks. IEEE Transactions on Power Delivery, 28, 4, 2194-2200. 
3. S. Wang, P. Dong and Y. Tian. (2017) A Novel Method for Statistical Line Loss 
Estimation for Distribution Feeders Based on Feeder Cluster and Modified XGBosst. Energies, 
10. 
4. Насиров Т.Х., Васильев В.Г. Методы расчёта потерь электрической энергии в 
сетях энергосистем, - Т.: «Fanvatexnologiya», 2016. – 336 c. 
5. Манов Н.А. и др. Новые информационные технологии в задачах оперативного 
управления электроэнергетическими системами. – Екатеринбург: ИзддвоУрО РАН, 2002. – 
205 с. 
6. Kurkova V. Kolmogorov's theorem is relevant // Neural Computation. – 1991. – Vol. 3. 
– № 4. – P.617–622. 

---

140