| 基于WOA-GA-GRNN神经网络的输电导线脱冰跳跃高度预测 |
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| 引用本文： | 蔡德成,王岭,柏晓路,汪峰,王艳君,胡守松.基于WOA-GA-GRNN神经网络的输电导线脱冰跳跃高度预测[J].电力勘测设计,2023(12):37-43. |
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| 作者姓名： | 蔡德成 王岭 柏晓路 汪峰 王艳君 胡守松 |
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| 作者单位： | 1.中国能建工程研究院高压直流技术研究所430071;2.中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司430071;3.国网湖北省电力有限公司武汉供电公司430013;4.三峡大学443002; |
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| 基金项目： | 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)。 |
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| 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。
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| 关 键 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 |
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