基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的輸電線路雷電活動預測研究.pdf

1、輸電線路是電網(wǎng)的主要組成部分，其運行安全是整個電網(wǎng)安全運行的保障。雷害事故在輸電線路運行事故中占有很大比例，雷電活動參數(shù)取值的準確性，直接影響著輸電線路防雷特性的計算。因此，掌握輸電線路走廊的雷電活動規(guī)律，研究輸電線路走廊內(nèi)基本的例如地閃密度、雷電流幅值等雷電活動參數(shù)的特點，對輸電線路防雷工作具有重要的指導意義。
　　 以往的雷電活動參數(shù)研究大多是對雷電觀測數(shù)據(jù)的直觀統(tǒng)計，并沒有對輸電線路走廊雷電活動規(guī)律以及雷電活動參數(shù)預測進行

2、深入的研究。本文嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用到輸電線路走廊雷電活動參數(shù)預測方面，并針對研究中存在的問題進行了分析。
　　 本文首先建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的輸電線路走廊地閃分布預測模型，并分別應(yīng)用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和遺傳自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對指定的輸電線路走廊地閃密度進行了預測研究，對預測結(jié)果的分析認為：自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適合對具有強離散性的數(shù)據(jù)進行預測，遺傳自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有比自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加強大非線性映射能力，在學習樣本較少，相對于雷

3、電數(shù)據(jù)的強離散性極易造成網(wǎng)絡(luò)訓練無法完全把握雷電活動規(guī)律的情況下，這種強大的非線性映射能力一定程度上加劇了這一問題。針對該算法存在的問題，本文提出了基于數(shù)據(jù)分級技術(shù)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并利用該算法對指定的輸電線路走廊地閃密度進行了預測研究。
　　 在輸電線路走廊地閃分布模型的基礎(chǔ)上建立雷電流幅值預測模型，并分別應(yīng)用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和遺傳自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對指定的輸電線路走廊雷電流幅值概率分布函數(shù)中的雷電流中值和擬合系數(shù)兩參數(shù)

4、進行了預測研究，并分析了該算法存在的問題：由于作為待預測對象的雷電流中值和擬合系數(shù)本身是對原始統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行非線性擬合后的結(jié)果，并不能直接反映原始雷電流數(shù)據(jù)之間的規(guī)律。針對該問題，本文利用區(qū)間劃分方法對該預測模型進行了改進，并應(yīng)用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和遺傳自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對指定的輸電線路走廊雷電流幅值區(qū)間內(nèi)的雷電流個數(shù)進行了預測研究。
　　 最后，本文嘗試建立了輸電線路走廊雷電活動模擬系統(tǒng)，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測結(jié)果進行了線路走廊的