高电压技术
高電壓技術
고전압기술
HIGH VOLTAGE ENGINEERING
2011年
1期
184-189
,共6页
BP 神经网络%单芯电缆%导体温度%表皮温度%试验结果%误差分析
BP 神經網絡%單芯電纜%導體溫度%錶皮溫度%試驗結果%誤差分析
BP 신경망락%단심전람%도체온도%표피온도%시험결과%오차분석
电力电缆导体温度动态计算方法一直是电缆设计、运行管理和电力调度所关注的问题,但用BP神经网络作此研究很少,为此,提出了以电缆运行电流和电缆实时表面温度为基本参量,考虑电缆敷设环境因素,并利用已有的110 kV XLPE单芯电缆运行试验数据作为训练学习数据的BP神经网络模型.研究分析结果表明:该BP神经网络模型具有较高的精度,可以用于基于电缆实时表皮温度和运行电流,实时地计算电缆导体温度,且不受电缆本身的物性参数影响,对电力电缆载流量设计、电缆线路负荷优化和电力电缆运行管理以及相关工程实践具有参考意义.
電力電纜導體溫度動態計算方法一直是電纜設計、運行管理和電力調度所關註的問題,但用BP神經網絡作此研究很少,為此,提齣瞭以電纜運行電流和電纜實時錶麵溫度為基本參量,攷慮電纜敷設環境因素,併利用已有的110 kV XLPE單芯電纜運行試驗數據作為訓練學習數據的BP神經網絡模型.研究分析結果錶明:該BP神經網絡模型具有較高的精度,可以用于基于電纜實時錶皮溫度和運行電流,實時地計算電纜導體溫度,且不受電纜本身的物性參數影響,對電力電纜載流量設計、電纜線路負荷優化和電力電纜運行管理以及相關工程實踐具有參攷意義.
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