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基于BP神经网络的输电线路跳闸风险预测( Forecasting for the Risk of Transmission Line Galloping Trip Based on BP Neural Network )
LichunZhang BinLiu BinZhao XiangzeFei YongfengCheng
由于输电线路舞动具有很强的随机性和非线性特性，对舞动的强度和特性（幅度、频率、跳闸率等）的预测不能达到很高的精度。采用BP神经网络模型对三个主要气象因子和舞动跳闸风险进行映射。该模型以温度、湿度和风速三个主要气象因子作为输入参数，舞动跳闸风险作为输出参数。利用国家电网公司的典型舞动数据验证了模型的有效性。为了抵消随机因素，在相同的训练和测试数据下进行了20次操作。所有网络结果的正确率均在90%以上，平均正确率为92.3%。结果表明，利用该模型预测输电线路舞动跳闸风险是可行的。研究成果可为输电线路舞动预测预警技术提供支撑，从而提高电网智能运维水平。
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