摘要
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0.052 2、0.069 4,物理非一致性为6.80%。相比LSSVM、BP、RNN、BiGRU、SSA-Bi GRU等模型,该模型准确度更高。
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单位昆明理工大学; 自动化学院