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一种基于改进PSO-ANN的电缆缆芯温度预测方法
摘要文本
一种基于改进PSO‑ANN的电缆缆芯温度预测方法，包括：获得影响电缆缆芯温度相关的历史数据，并将其分为训练集数据和测试集数据；将所述历史数据作为输入变量，并对其进行归一化处理，以电缆缆芯温度作为输出变量；建立改进后的PSO‑BP神经网络模型，并初始化改进后的PSO‑BP神经网络，对改进后的PSO‑BP神经网络进行训练，得到基于改进PSO‑BP的电缆缆芯温度预测模型；将归一化的历史数据输入基于改进PSO‑BP的电缆缆芯温度预测模型中，获得预测的电缆缆芯温度。综上，本发明用以对电缆缆芯温度进行预测，为电缆温度检测提供预警，解决了缆芯温度无法直接测量的问题，对于电缆的运行维护起到至关重要的作用。
申请人信息
- 申请人:国网湖北省电力有限公司武汉供电公司
- 申请人地址:430012 湖北省武汉市江岸区解放大道1701号
- 发明人: 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于改进PSO-ANN的电缆缆芯温度预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311713129.2 |
| 申请日 | 2023/12/14 |
| 公告号 | CN117709176A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06F30/25 |
| 权利人 | 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司 |
| 发明人 | 艾永恒; 仇龙; 刘剑星; 杨斌; 付涵; 鲁非; 谢诚; 赵畅; 刘昊旸; 龚德凤; 吴舜 |
| 地址 | 湖北省武汉市江岸区解放大道1701号 |
专利主权项内容
1.一种基于改进PSO-ANN的电缆缆芯温度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获得影响电缆缆芯温度相关的历史数据，并将其分为训练集数据和测试集数据，其中，影响电缆缆芯温度相关的历史数据主要为：环境温度、负荷电流、外护套温度、CO浓度、CH浓度、HS浓度；42将所述历史数据作为输入变量，并对其进行归一化处理，以电缆缆芯温度作为输出变量；建立改进后的PSO-BP神经网络模型，并初始化改进后的PSO-BP神经网络，对改进后的PSO-BP神经网络进行训练，得到基于改进PSO-BP的电缆缆芯温度预测模型；将归一化的历史数据输入基于改进PSO-BP的电缆缆芯温度预测模型中，获得预测的电缆缆芯温度。