[发明专利]一种基于神经网络集成的输电线路雷害风险预测方法有效
| 申请号： | 201711229528.6 | 申请日： | 2017-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN108108520B | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 赵海龙;黄松;韩来君 | 申请（专利权）人： | 海南电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 陈欢 |
| 地址： | 570311 海*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络集成的输电线路雷害风险预测模型，其模型建立方法包括以下步骤，收集输电线路雷害风险基础数据；计算输电线路雷击跳闸率并修正；确定输电线路重要程度以及对应的重要程度系数；确定输电线路雷害风险评估值；建立BP神经网络集成模型；建立多个BP神经网络模型进行学习训练；将多个BP神经网络模型输出结果进行集成。本发明能够建立多个不同结构的BP神经网络模型，获得输电线路雷害风险预测模型，从而得到更精确的输电线路雷害风险评估值，其通过多个神经网络集成的方式比单个神经网络效果更好、稳定性更强，雷害风险评估精度更高，结果更加符合实际要求。 | ||
| 搜索关键词： | 输电线路 神经网络集成 风险评估 风险预测 重要程度系数 跳闸 基础数据 集成模型 模型建立 神经网络 输出结果 学习训练 雷击 修正 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络集成的输电线路雷害风险预测方法，包括以下步骤：S1.收集输电线路雷害风险基础数据；S2.基于输电线路雷害风险的基础数据计算雷击跳闸率，并根据地形地貌和历史雷击跳闸情况对计算的雷击跳闸率进行修正；S3.通过专家打分法确定输电线路重要程度以及对应的重要程度系数；S4根据输电线路重要程度以及对应的重要程度系数、雷击跳闸率确定雷害风险指标值；S5.建立BP神经网络集成模型；S6.在BP神经网络集成模型下，建立多个BP神经网络模型进行学习训练；S7.将多个BP神经网络模型输出结果进行集成，得到基于神经网络集成的雷害风险指标值以及对应的输电线路雷害风险情况。
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