基于WOA-GA-GRNN神经网络的输电导线脱冰跳跃高度预测

作     者：蔡德成 王岭 柏晓路 汪峰 王艳君 胡守松 CAI Decheng;WANG Ling;BAI Xiaolu;WANG Feng;WANG Yanjun;HU Shousong

作者机构：中国能建工程研究院高压直流技术研究所湖北武汉430071 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司湖北武汉430071 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司湖北武汉430013 三峡大学湖北宜昌443002 

基　　金：中国电力工程顾问集团有限公司科技项目“输电线路不均匀脱冰与断线动力效应研究”(40-2B-KY201819-D101) 

出 版 物：《电力勘测设计》 (Electric Power Survey & Design)

年 卷 期：2023年第12期

页      码：37-43页

摘      要：覆冰脱落后导线上下振动会减小导线之间的相间距离,严重时可能造成相间距离小于绝缘间隙,引起输电线路发生相间闪络、跳闸等电气事故,严重影响输电线路安全运行。为准确得到脱冰后的最大跳跃高度,采用鲸鱼算法(WOA)混合遗传算法(GA)对广义回归神经网络(GRNN)参数进行优化,以分裂数、档距、覆冰厚度、脱冰率和导线型号作为参数输入,脱冰后最大跳跃高度作为输出,构建脱冰跳跃高度预测模型。通过有限元分析生成模型训练数据集和测试集,并采用评价指标法评估其准确性。与设计规程公式和工程简化公式的计算结果相比,该预测模型的平均相对误差最小,拟合效果更优,脱冰跳跃高度的计算准确度更高。该模型可以较准确、快速地得出最大脱冰跳跃高度,为输电线路防灾减灾设计提供支撑。

主 题 词：线路导线 脱冰跳跃高度 鲸鱼算法 遗传算法 广义回归神经网络 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.13500/j.dlkcsj.issn1671-9913.2023.12.007

馆 藏 号：203125292...