【摘 要】
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针对输电线路覆冰厚度预测精度不高的问题,在以微气象因素为特征进行覆冰预测的基础上,采用物理引导(PG)的神经网络,对输电导线进行受力分析.建立导线所受综合荷载计算模型,分析得出覆冰厚度、风偏角、综合荷载的变化规律.根据该变化规律构建模型损失函数,对模型的训练过程进行引导.使用双向门控循环(BiGRU)神经网络建立覆冰厚度预测模型,并采用麻雀搜索算法(SSA)对BiGRU超参数进行优化.采用某监测站覆冰数据进行实验.实验表明,该模型的平均绝对误差、均方根误差为0.0522、0.0694,物理非一致性为6.8
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500
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针对输电线路覆冰厚度预测精度不高的问题,在以微气象因素为特征进行覆冰预测的基础上,采用物理引导(PG)的神经网络,对输电导线进行受力分析.建立导线所受综合荷载计算模型,分析得出覆冰厚度、风偏角、综合荷载的变化规律.根据该变化规律构建模型损失函数,对模型的训练过程进行引导.使用双向门控循环(BiGRU)神经网络建立覆冰厚度预测模型,并采用麻雀搜索算法(SSA)对BiGRU超参数进行优化.采用某监测站覆冰数据进行实验.实验表明,该模型的平均绝对误差、均方根误差为0.0522、0.0694,物理非一致性为6.80％.相比LSSVM、BP、RNN、BiGRU、SSA-BiGRU等模型,该模型准确度更高.
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