【摘 要】
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在电力系统实际工作的过程中,电缆导体的温度过高往往会造成电力系统出现故障,但由于电缆的缆芯温度不易监测,因此提出一种基于LSTM的滚动预测方法对电缆的缆芯温度进行预测.根据采集到的缆芯温度数据集,利用该算法对模型进行训练,动态调节网络模型参数,学习数据变化的规律,从而实现缆芯温度的预测.结果 表明该算法模型的RMSE为0.1979℃,与BP、LSTM算法模型进行对比,验证了该算法模型可以有效的预测短期缆芯温度变化趋势,表明该算法在电力系统安全运行方面具有一定的实际应用意义.
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院 上海200090
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在电力系统实际工作的过程中,电缆导体的温度过高往往会造成电力系统出现故障,但由于电缆的缆芯温度不易监测,因此提出一种基于LSTM的滚动预测方法对电缆的缆芯温度进行预测.根据采集到的缆芯温度数据集,利用该算法对模型进行训练,动态调节网络模型参数,学习数据变化的规律,从而实现缆芯温度的预测.结果 表明该算法模型的RMSE为0.1979℃,与BP、LSTM算法模型进行对比,验证了该算法模型可以有效的预测短期缆芯温度变化趋势,表明该算法在电力系统安全运行方面具有一定的实际应用意义.
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