电能是当今社会生产生活的必需品,电力设备正常工作的实现需要电的激励。传输线是连接电气设备的基本元件,而电力设备的功能和元件越多、结构越复杂所需要的传输线就越多。在满足美观和实用的条件下,数量庞大且具有不同功能的传输线将紧紧地靠在一起。在低频段,可根据载流量等选定传输线型号。然而,为了使设备小型化和轻型化,频率的升高是不可避免的。随着频率的升高,传输线内部或与设备之间的电磁干扰和电磁耦合将不能再被忽略。为了消除或抑制上述电磁影响,实现设备或元件电磁兼容的工作,有必要通过合理计算来精确预测多导体传输线的串扰。主要研究内容如下:(1)研究了多种多导体传输线模型及其参数矩阵的特征和物理意义,分别利用解析法和数值法提取了平行多导体传输线的参数矩阵。同时,在电报方程和参数矩阵的基础上,分别研究了传输线串扰的时域和频域求解方法。在时域串扰求解中,本文分析了基于传统Π型Leapfrog差分格式、新型隐式Wendroff差分格式和Kambiz Afrooz差分格式的时域有限差分算法;在频域串扰求解中,本文分析了模量解耦法。(2)研究了多芯扭绞线的串扰预测方法,提出了一种基于误差逆向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法的多绞线参数矩阵提取方法。首先通过适当的选取多绞线参数矩阵样本;然后利用基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络算法能够实现对多绞线参数矩阵沿轴向变化特征的学习;最后再将该方法与时域有限差分算法结合就能够预测多芯扭绞线的串扰。在100 k Hz-1 GHz频带下,以三芯多绞线为例,验证了新方法的求解精度,结果表明,新方法具有较高的多绞线串扰预测精度和性能。(3)研究了随机线束串扰的预测方法,提出了一种新型高效的随机线束串扰预测方法。首先基于级联法通过伪随机数对随机线束进行了建模,建模时考虑的变化因子包括线束截面中导线位置的随机变换和线束截面对地的旋转变化;然后运用参数矩阵的行列式变换解决了线束内导线位置随机变换的问题;其次运用BP神经网络解决了线束对地的旋转问题;最后结合时域有限差分算法实现了随机线束的串扰预测。理论仿真和实验结果表明,新方法具有较好的随机线束串扰预测能力。