那么Bp神经网络又是什么呢？简单的说，他是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用广泛的神经网络。在呼和浩电局调度管理处，一群年轻人已经利用Bp神经网络建立了历史负荷、温度、重大事件的多变量预测模型，从而提高负荷预测精度，利用负荷预测与设备允许大载流量相对比，实现了过负荷的预测，将重载线路与潜在过负荷线路进行预测，采取提前改变线路运行方式，提前编制线路过负荷处理预案，提前通知线路维护人员做好过负荷预案的方式缩短过负荷处理时间，并重新对调度员过负荷处理时间进行了统计，大大提高了呼和浩特地区供电可靠性，这就是科技创新成果——“基于Bp神经网络的过负荷预测系统”。

　　“基于Bp神经网络的过负荷预测系统”刚刚获得了中国设备管理协会主办的2019全国电力行业设备管理与技术创新大会技术成果一等奖，与此同时，“变电站并网设备故障诊断系统”、“便携式调度自动化模拟装置”、“电力调度数据网路由支撑系统”、“基于调控一体化CC2000A平台AVC系统数据支撑系统”等四项成果也相应荣获全国技术成果二等奖的殊荣。

　　“变电站并网设备故障诊断系统”可以帮助维护检修人员对设备故障进行快速定位，在时间发现变电站远动机运行故障，帮助维护检修人员对设备故障进行快速定位，大大提高远动设备可用率，节省设备维护成本，让无人站远动设备变成可远程监护的“有人站”，故障判断时间由之前的几小时缩短到五到十分钟，终提高工作效率。