基于IPSO-BP神经网络的导线舞动预警方法

文档摘要：为确保输电线路在易舞气象条件下的正常运维,根据线路舞动与气象条件之间的复杂映射关系,采用改进粒子群算法(improvedparticleswarmoptimization,IPSO)对BP神经网络进行优化,提出一种基于改进粒子群算法优化BP(IPSO-BP)神经网络的导线舞动预测方法.利用文本挖掘技术分析舞动影响因素,确定以档距、覆冰厚度、温度、风速、风向、相对湿度及风向与线路走向夹角为特征输入的IPSO-BP神经网络模型,通过舞动历史数据训练模型以达到预测的功能.对比IPSO-BP神经网络模型与其他算法模型的精度和稳定性,结果表明该方法具有一定的优越性.最后采用该方法预测河南谢庄地区的导线舞动,验证该方法的准确性和实用性.

Abstract：Toensurethenormaloperationandmaintenanceoftransmissionlinesundermeteorologicalconditionspronetogalloping,accordingtothecomplexmappingrelationshipbetweenlinegallopingandmeteorologicalconditions,theimprovedparticleswarmoptimization(IPSO)isusedtooptimizetheBPneuralnetwork,andalinegallopingpredictionmethodbasedontheimprovedparticleswarmoptimizationBP(IPSO-BP)neuralnetworkisproposed.Textminingtechnologyisusedtoanalyzetheinfluencingfactorsoflinegalloping,andanIPSO-BPneuralnetworkmodelwithcharacteristicasinputsofspan,icethickness,temperature,windspeed,winddirection,relativehumidity,andtheanglebetweenwinddirectionandlinedirectionisdetermined.Themodelistrainedthroughhistoricallinegallopingdatatoachievethepredictionfunction.ComparingtheaccuracyandstabilityoftheIPSO-BPneuralnetworkmodelwithotheralgorithmmodels,theresultsshowthatthismethodhascertainadvantages.Finally,thismethodisusedtopredictthelinegallopinginXiezhuangareaofHenanProvince,whichverifiestheaccuracyandpracticabilityofthemethod.

作者：杨春侠   曹倩   于增豪   朱陶炜   李春林   王文 Author：YANGChunxia   CAOQian   YUZenghao   ZHUTaowei   LIChunlin   WANGWen
作者单位：长沙理工大学土木工程学院,湖南长沙410114长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410114
刊名：电力科学与技术学报 ISTICPKU
Journal：JournalofElectricPowerScienceandTechnology
年，卷(期)：2024, 39(2)
分类号：TM75
关键词：输电线路  舞动  预警  粒子群算法  BP神经网络  
Keywords：transmissionline  galloping  warning  particleswarmoptimization  BPneuralnetwork  
机标分类号：TP391.41TM75S
在线出版日期：2024年7月2日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，国家自然科学基金基于IPSO-BP神经网络的导线舞动预警方法[
期刊论文]  电力科学与技术学报--2024, 39(2)杨春侠  曹倩  于增豪  朱陶炜  李春林  王文为确保输电线路在易舞气象条件下的正常运维,根据线路舞动与气象条件之间的复杂映射关系,采用改进粒子群算法(improvedparticleswarmoptimization,IPSO)对BP神经网络进行优化,提出一种基于改进粒子群算法优化BP(IPSO...参考文献和引证文献
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关键词：输电线路,舞动,预警,粒子群算法,BP神经网络,

2024-10-4 00:24 上传 基于IPSO-BP神经网络的导线舞动预警方法.pdf

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