电气技术与经济

本文针对电力设备负荷特性引起的损耗问题，提出基于神经网络的电力设备降损负荷控制方法。该方法包括三个核心步骤：利用神经网络建立负荷特性与损耗之间的非线性映射关系，采用粒子群优化算法确定最优的负荷控制策略，并采用模糊控制技术实现实时负荷调整与控制。实验结果表明，与传统方法相比，本文方法在提高负荷率和功率因数的同时，可以有效降低变压器的总损耗率、铜损比例，并减少分接头的频繁切换。该方法具有良好的适应性和实时性，为提升电力设备的经济运行水平提供了有效技术支撑。