【摘 要】
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为解决当前输电线路雷击跳闸预测模型考虑因素不全面、预测不准确等问题,本文通过分析输电线路雷击档距段雷击跳闸预测存在的问题,介绍模拟退火遗传算法优化的BP神经网络算法的优点,并进行档距段雷击跳闸预测。本方法具有模拟退火算法避免陷入局部极小值的特点,并使用遗传算法并行化高效搜索最优解。解决了BP神经网络在模型预测中存在的训练效率低下、收敛值易为局部值的缺点。本文实验首先进行数据的归一化处理、数据集的选取、设置算法相关参数,将贵州省某电网的杆塔的台账数据和雷电监测数据作为源数据进行训练分析,以误差标准和性能标准
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为解决当前输电线路雷击跳闸预测模型考虑因素不全面、预测不准确等问题,本文通过分析输电线路雷击档距段雷击跳闸预测存在的问题,介绍模拟退火遗传算法优化的BP神经网络算法的优点,并进行档距段雷击跳闸预测。本方法具有模拟退火算法避免陷入局部极小值的特点,并使用遗传算法并行化高效搜索最优解。解决了BP神经网络在模型预测中存在的训练效率低下、收敛值易为局部值的缺点。本文实验首先进行数据的归一化处理、数据集的选取、设置算法相关参数,将贵州省某电网的杆塔的台账数据和雷电监测数据作为源数据进行训练分析,以误差标准和性能标准
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