[发明专利]一种基于Elman神经网络的高压电缆导体温度动态计算方法在审
| 申请号： | 201810662059.5 | 申请日： | 2018-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN110633794A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 陈伟;郭湘奇;付明星;储强;李盛翀;周平;王浩;吕立翔;韩宇泽;王光明;马宏忠;吕桂萍;王妍 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;河海大学;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/00 |
| 代理公司： | 32245 南京同泽专利事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 闫彪 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Elman神经网络的高压电缆导体温度动态计算方法。该方法执行如下步骤：1）获取高压电缆运行数据；2）建立Elman神经网络；3）将获取的高压电缆运行数据作为训练样本，采用粒子群算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值，训练网络，确定最优的Elman神经网络结构；4）将实时采集的电缆导体运行电流和电缆外表面温度输入到步骤3中训练好的Elman神经网络模型，便可以输出高压电缆导体实时温度。该方法可以克服传统方法受电缆本身物性参数和外部环境变化影响的局限，有助于实现电缆导体温度的实时监测。 | ||
| 搜索关键词： | 电缆导体 高压电缆 神经网络 运行数据 神经网络结构 神经网络模型 外部环境变化 电缆外表面 粒子群算法 导体 方法执行 实时采集 实时监测 输出高压 温度动态 温度输入 物性参数 训练网络 训练样本 运行电流 权值和 电缆 局限 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于Elman神经网络的高压电缆导体温度动态计算方法，其特征在于执行如下步骤：/n1)获取高压电缆运行数据，包括高压电缆导体的运行电流、电缆外表面温度、电缆导体温度；/n2)建立Elman神经网络，包括输入层、隐含层、承接层、输出层，网络输入为电缆导体的运行电流和电缆外表面温度，网络输出为电缆导体温度；/n3)将高压电缆运行数据作为训练样本，采用粒子群算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值，训练网络，确定最优的Elman神经网络；/n4)将实时数据输入到步骤3)训练好的Elman神经网络模型，便可以得到当前的高压电缆导体温度。/n
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