BP神经网络模型用于单芯电缆导体温度的动态计算第1页,BP神经网络模型在室内

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延伸：BP神经网络模型在室内温度预测中的应用
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高电压技术　第３７卷第１期２０１１年１月３１日

，ＶＨｉｈＶｏｌｔａｅＥｎｉｎｅｅｒｉｎｏｌ．３７，Ｎｏ．１，Ｊａｎｕａｒ３１，２０１１　　ｇｇｇｇｙ　

ＢＰ神经网络模型用于单芯电缆导体温度的动态计算

雷成华，刘　刚，李钦豪

（）华南理工大学电力学院，广州５１０６４０

摘　要：电力电缆导体温度动态计算方法一直是电缆设计、运行管理和电力调度所关注的问题，但用ＢＰ神经网络为此，提出了以电缆运行电流和电缆实时表面温度为基本参量，考虑电缆敷设环境因素，并利用已作此研究很少，

有的１该Ｂ１０ｋＶＸＬＰＥ单芯电缆运行试验数据作为训练学习数据的ＢＰ神经网络模型。研究分析结果表明：Ｐ神　可以用于基于电缆实时表皮温度和运行电流，实时地计算电缆导体温度，且不受电缆经网络模型具有较高的精度，

对电力电缆载流量设计、电缆线路负荷优化和电力电缆运行管理以及相关工程实践具有参本身的物性参数影响，考意义。

关键词：ＢＰ神经网络；单芯电缆；导体温度；表皮温度；试验结果；误差分析中图分类号：ＴＭ７２６．４

文献标志码：Ａ

（）文章编号：１００３６５２０２０１１０１０１８４０６－－－

ＤｎａｍｉｃＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆＣｏｎｄｕｃｔｏｒＴｅｍｅｒａｔｕｒｅｏｆＳｉｎｌｅｃａｂｌｅＵｓｉｎ　　　　　　－　ｙｐｇｇ

ＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ　　

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（，，）ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏＧｕａｎｚｈｏｕ５１０６４０，Ｃｈｉｎａ　　　　　　　ｙｇｙｇ　

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：；；；；；ＫｅｗｏｒｄｓＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎｌｅｃａｂｌｅｃｏｎｄｕｃｔｏｒｔｅｍｅｒａｔｕｒｅｓｕｒｆａｃｅｔｅｍｅｒａｔｕｒｅｅｘｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｅｒｒｏｒ　　－　　　ｇｐｐｐｙ　ａｎａｌｓｉｓｙ

］９１１－

；套表面温度可以推算出实时电缆导体温度［采

０　引言

城市电缆化率逐渐升高，但电缆容量的利用却／不到其额定容量的１因而能否最大限度的有效利３，用电缆的容量越来越得到研究人员及电力部门的重视。而影响电缆容量的重要依据就是运行中电缆的

］１３－

。目前研究电缆导体温度的方法实时导体温度［

用有限元分析方法及有限差分法计算导体温度的方

］１２１３－

；只考虑导体电流变化和只考虑表法较为成熟［

皮温度变化的两种情况分别建立热路模型，实现了电缆暂态运行下根据电缆表面温度推算电缆的导体

］１４１９－

；温度［类似电路，采用Ｌａｌａｃｅ算法对电缆热路ｐ

主要有：通过建立传热学模型，根据红外热像仪拍摄电缆的表面热图像，反演计算出电缆的导体温

］４８－

；根据电缆等效热路与电路在数学形式上相同度［

建立Ｓ域模型，从而反演到时域计算导体温

］２０２１－

。Ｂ度［Ｐ神经网络的应用一直是各研究人员的

］２２２３－

，研究热点［但对于ＢＰ神经网络在电缆导体温

度动态计算方面的研究却较为匮乏。

本文主要研究了ＢＰ神经网络应用于电缆导体通过实例运行Ｂ温度的动态计算，Ｐ神经网络证明，采用ＢＰ神经网络计算运行中电缆的导体温度具有且无需考虑电缆本身的物性参数，可以较高的精度，

用来为电力部门最大限度地有效利用电缆的容量提供参考。

的特点，建立了电缆的热路模型，通过实测电缆外护

基金资助项目：国家重点基础研究发展计划（９７３计划））。（２００９ＣＢ７２４５０７

ＰｒｏｅｃｔＳｕｏｒｔｅｄｂＮａｔｉｏｎａｌＢａｓｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｒａｍｏｆＣｈｉｎａ　　　　　　　ｊｐｐｙｇ　（（）．９７３Ｐｒｏｒａｍ）２００９ＣＢ７２４５０７ｇ

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