【摘 要】
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针对电缆导体暂态温度的计算,提出一种粒子群优化的BP神经网络方法。该方法以实测的电缆导体电流、电缆外皮温度为输入,电缆导体温度为输出,构建一个四层神经网络模型。先使
【机 构】
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珠海供电局,湛江供电局,华南理工大学电力学院
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针对电缆导体暂态温度的计算,提出一种粒子群优化的BP神经网络方法。该方法以实测的电缆导体电流、电缆外皮温度为输入,电缆导体温度为输出,构建一个四层神经网络模型。先使用粒子群（PSO）算法对模型进行一次优化训练,再使用BP算法对模型进行二次优化训练。试验研究表明,基于粒子群优化的BP神经网络可以精确地实时计算电缆的导体温度,且不受电缆本身物性参数影响,为电缆导体温度的在线监测提供技术支持。
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