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公开(公告)号:CN117709176B
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202311713129.2
申请日:2023-12-14
申请人: 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司
IPC分类号: G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F119/08
摘要: 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。
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公开(公告)号:CN117709176A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311713129.2
申请日:2023-12-14
申请人: 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司
IPC分类号: G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F119/08
摘要: 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。
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