基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路舞動預測及電網(wǎng)風險預警方法

1、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路舞動預測及電網(wǎng)風險預警方法重慶大學碩士學位論文（專業(yè)學位）學生姓名：廖崢指導教師：李新教授學位類別：工程碩士（電氣工程領(lǐng)域）重慶大學電氣工程學院二O一七年四月萬方數(shù)據(jù)重慶大學碩士學位論文中文摘要I摘要我國是全球受輸電線路舞動災害影響最為嚴重的國家之一，存在著由東北向南延伸至湖南的傳統(tǒng)舞動區(qū)域。舞動災害不僅會引發(fā)線路閃絡(luò)、跳閘，還會不斷磨損金具及絕緣子，影響使用壽命，嚴重時甚至會引發(fā)斷線乃至倒塔等事故，迫使重要輸

2、電通道長時間停運。然而，只通過輸電線路建設(shè)和改造來防御舞動災害不僅投資成本高，而且可操作性低，因而迫切需要通過信息化手段進行舞動預測工作，優(yōu)化傳統(tǒng)電網(wǎng)安全性評價及舞動預警系統(tǒng)，經(jīng)濟而可靠地強化電網(wǎng)應對惡劣氣象條件的能力。本文對輸電線路舞動災害的形成與演化進行了分析，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了輸電線路舞動預測模型，并進一步評估了計及線路舞動預測的電網(wǎng)短期運行風險。論文的主要內(nèi)容為：①以某省電力系統(tǒng)的舞動樣本數(shù)據(jù)為例，研究了舞動災害出現(xiàn)之前的氣

3、象要素時空分布特征，提煉了影響線路舞動的氣象因素，發(fā)現(xiàn)風速、風向?qū)Ь€軸線夾角、溫度和相對濕度與舞動之間存在強關(guān)聯(lián)性，據(jù)此提出了輸電線路舞動預測和電網(wǎng)短期舞動風險預警的構(gòu)建方法。②采取有監(jiān)督式的機器學習方法作為舞動預測的基本手段，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路舞動預測模型。選取輸電線路舞動關(guān)聯(lián)性氣象數(shù)據(jù)及輸電線路所在區(qū)域ID（縣級）進行模型訓練，采用某省區(qū)域性及線路性實例說明了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立輸電線路舞動預測模型的技術(shù)方法的有效性