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摘要
温度作为评估电力电缆是否能安全、稳定运行的重要参数，但电缆受到安装环境等因素的影响，导致其电缆缆芯温度难以直接测得。基于此，提出依托有限元开展电缆缆芯温度预测的方法。下文在阐述有限元及BP神经网络相关概念基础上，利用有限元结合电缆热参数、边界条件等相关数据，创建电缆温度场有限元模型，并求出各环境及负荷参数下的缆芯温度，获得相应的样本数据。随之，借助样本数据训练神经网络构建相应的温度预测模型。实验结果证实，文中所提出的缆芯预测方法能准确预测其温度，能够对于电网实现主动预测性管理提供重要的参考。
