[发明专利]基于有限元分析的电缆缆芯温度预测方法

摘要

本发明涉及基于有限元分析的电缆缆芯温度预测方法，利用有限元分析与神经网络的有机结合，通过电缆的结构参数、材料热参数、敷设条件以及边界条件建立电缆的有限元模型，施加环境参数以及载荷进行有限元计算，得到电缆的温度场分布云图，选取电缆外护套及缆芯所对应的节点，查询相应的温度数据，获得样本数据，然后对获得的原始样本数据进行归一化处理，确定输入变量后，利用神经网络对数据进行训练，建立缆芯温度的预测模型，最后将预处理后的数据输入到训练好的神经网络中，就可以得到所求的缆芯温度预测值。通过提出的温度预测方法，可较准确的预测缆芯温度，为实现电网从传统预防性维护到主动预测性管理的转变提供一种有效途径。

主权项

1.基于有限元分析的电缆缆芯温度预测方法，其特征在于：由以下步骤实现：第1步：建立缆芯温度场模型：通过电缆的结构参数、材料热参数、敷设条件以及边界条件建立电缆的有限元模型；第2步：获取缆芯温度样本数据：施加环境参数以及载荷进行有限元计算，得到电缆的温度场分布云图，选取电缆缆芯所对应的节点，查询相应的温度数据，获得样本数据；第3步：数据预处理：对获得的缆芯温度和其它可测量参量原始样本数据进行归一化处理，选取预测模型的输入变量为X＝{x1(1),...,x1(n),...xk(1),...,xk(n)}，输出变量为Y＝{y(n),y(n+1),...,y(n+m)}；第4步：建立预测模型：确定输入变量后，利用神经网络对数据进行训练，建立缆芯温度的预测模型；第5步：预测输出：将可测量参量归一化后输入到训练好的神经网络中，就可以得到所求的缆芯温度预测值。