[发明专利]一种基于BP神经网络的输电杆塔鸟害发生概率预测方法有效

专利信息
申请号: 202010529618.2 申请日: 2020-06-11
公开(公告)号: CN111860947B 公开(公告)日: 2023-01-24
发明(设计)人: 朱朋辉;甘团杰;周广青;周庆东;唐信;陈剑平;杨玺;刘清冰;廖志文;赵全忠;陈亦;黄智明 申请(专利权)人: 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司江门供电局
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 陈伟斌
地址: 510050 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明涉及智能预测技术领域,具体是涉及提供了一种基于BP神经网络的输电杆塔鸟害发生概率预测方法,具体包括如下步骤:步骤(1),选取典型输电样线;选取能代表整个地区输电线路的典型输电样线;步骤(2),数据采集与预处理;采集输电杆塔的样本数据,把样本数据分为训练样本和测试样本;步骤(3),建立BP神经网络模型;步骤(4),初始化BP神经网络模型;初始化BP神经网络模型的基本参数;步骤(5),构建输电杆塔鸟害发生概率预测模型;步骤(6),优化神经网络参数配置。本发明克服了现有的鸟害安全预警方法只是给出鸟害故障风险等级,无法精确地计算出鸟害引发输电杆塔输电线故障的概率,得出的结果不够准确、实用性不强的现象问题。
搜索关键词: 一种 基于 bp 神经网络 输电 杆塔 鸟害 发生 概率 预测 方法
【主权项】:
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