物理引导的SSA-BiGRU输电线路覆冰厚度预测模型

作者：于童; 李英娜

来源：电力科学与工程, 2022, 38(02): 28-36.

• 输电线路
• 覆冰预测
• 物理引导
• 麻雀搜索算法
• 双向门控循环单元

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。

• 单位
  昆明理工大学; 自动化学院