基于LSTM人工神经网络的输电线路覆冰灾害预警模型

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输电线路覆冰是受线路电压,及温度、湿度、风速、水滴直径等因素影响的综合物理现象。输电线路覆冰引起的故障会严重影响电力系统的正常运行,有些覆冰重灾区甚至会使输电杆塔倒塌。本文以云南省为背景,主要讨论了一种基于LSTM人工神经网络的输电线路覆冰厚度预测方法。首先,分析影响覆冰的气象特征,然后,选取适当的气象数据作为类似时间序列的输入数据,用LSTM人工神经网络作为预测模型,采用非线性激活函数,预测出随时间、电压、导线拉力、气象变化,覆冰厚度的变化,最后根据输电杆塔的设计覆冰承受厚度建立灾害预警模型。
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