The paper discusses the use of an artificial neural network in an informationmeasuring system for electricity metering to identify and analyze factors affecting the imbalance of electrical energy consumption. The exploited information-measuring systems for commercial metering of electric power of the Kuibyshev Railway are considered. It is established that commercial losses are inherent in the retail market, which is associated with a large number of network connections and the difficulty of identifying unauthorized connections. The problem of measuring losses has been studied and the discrepancy between the accuracy class of the existing measuring equipment at electricity metering points has been revealed. The possibility of increasing the accuracy of metering due to the introduction of a correction device of measuring transducers is considered. An artificial neural network is proposed to be used to identify sections of the network with excessive losses. The structure of the input and output data and the organization of the developed neural network is described. Training of the neural network was carried out on the data on electric power losses at the traction substation "Zhiguli Sea" of the Kuibyshev Railway. The general structure of the information-measuring system for controlling the imbalance of electricity is given. It is shown that the use of neural network technologies can reduce imbalance to 5%.
Рассматривается применение искусственной нейронной сети в информационно-измерительной системе учета электроэнергии для выявления и анализа факторов, влияющих на небаланс потребления электрической энергии. Рассмотрены эксплуатируемые информационно-измерительные системы коммерческого учета электроэнергии Куйбышевской железной дороги. Установлено, что коммерческие потери присущи розничному рынку, что связано с большим числом подключений к сети и сложностью выявления несанкционированного подключения. Изучена проблема измерения потерь и выявлено несоответствие класса точности существующего измерительного оборудования в точках учета электроэнергии. Рассмотрена возможность повышения точности учета за счет внедрения корректирующего устройства измерительных преобразователей. Для выявления участков сети со сверхнормативными потерями предложено использовать искусственную нейронную сеть. Описана структура входных и выходных данных и организация разработанной нейронной сети. Обучение нейронной сети проводилось на данных о потерях электроэнергии на тяговой подстанции «Жигулевское море» Куйбышевской железной дороги. Приведена общая структура информационно-измерительной системы для контроля небаланса электроэнергии. Показано, что использование нейросетевых технологий может обеспечить уменьшение небаланса до 5 %.