[发明专利]基于长短期记忆网络的高压电缆线路运行状态预测方法

摘要

本发明提出一种基于长短期记忆网络的高压电缆线路运行状态预测方法，属于电力系统线路状态预测技术领域。该方法首先获取同一电缆上在同一采集点获取不同的状态量原始序列数据并进行预处理和归一化，利用时间窗将每个状态量的序列数据划分为多个子序列，并将所有的子序列组成输入序列并生成对应输出序列。利用输入序列和输出序列训练LSTM预测模型完毕后，利用训练完毕的模型即可预测任一状态量子序列对应的下一个时间窗的子序列预测值，通过反归一化，最终得到真实状态量数据的预测结果。本发明利用深度学习实现对单一节点的多状态量联合预测，提高电缆状态预测的准确度，保障高压输电电缆的运行可靠性。