供电企业在考核电网质量时,将配电网的线损作为一项很重要的经济技术指标进行考量,它是电力企业考核的主要内容。同时,市场经济的发展也要求最大效率的利用资源,节能减排,减少能源消耗。所以,配电网线损的计算意义重大,而且线损计算可以为各种供电措施方案的制定提供十分重要的指导作用。本文结合作者在实际工作岗位中经验,就当前线损计算存在的一些问题提出了一种基于改进型PSO优化BP神经网络的线损计算模型方法,并进行了相关仿真,同时进行了线损统计管理系统软件的应用程序开发。本文首先就该研究课题的背景、目的和意义做了详细的说明,对线损计算方法当前国内外的研究现状做了简单的综述,并简单的阐述了电力网线损的基本概念和基础理论知识,简明介绍了国内外以及目前供电企业常用的的几种线损计算方法,最后详细叙述了供电企业经常采用的降损措施。其次,本文设计了一种配电网线损计算模型,即利用改进型的粒子群优化算法进行BP神经网络的学习和优化,采用BP神经网络的误差函数作为适应度函数进行评价,通过位置和速度的不断更新,实现对BP神经网络的权值和阈值的优化,最后采用测试样本对优化的权值和阈值进行测试和仿真。在建模的过程中,对训练样本进行了FCM聚类和数据的归一化处理,最后对模型进行了Matlab的仿真以及结果的分析。最后,根据配电网络的数据量大、不易统计分析的特点,采用SQL Sever2005进行了数据库的设计,并利用Delphi7进行了线损统计管理系统软件的应用程序的开发,实现了配电网统计线损率的计算和相关的查询、报表、统计分析等功能。