一种电力电缆损耗及线芯温度预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910346446.2
IPC分类号：G06F17/50;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-04-26
申请人：
广东工业大学

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著录项信息

专利名称	一种电力电缆损耗及线芯温度预测方法
申请号	CN201910346446.2	申请日期	2019-04-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-08-16	公开/公告号	CN110135019A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/50 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/50 计算机辅助设计（静态存储的测试电路的设计入G11C 29/54）〔6，8〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;5;0;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	广东工业大学	申请人地址	广东省广州市越秀区东风东路729号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广东工业大学	当前权利人	广东工业大学
发明人	王富立;严柏平;张杰雄;成润婷;冯君璞;江梓丹
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明涉及一种电力电缆损耗及线芯温度预测方法，包括S1通过实验获取电缆中基波、谐波、电流值、电缆损耗值、导体温度数据；S2根据S1所获取的数据调整仿真结构材料的物理参数；获取的仿真数据；S3选取训练样本；S4根据训练样本中构建一个Elman神经网络；S5对Elman神经网络用遗传算法先进行一次优化，然后使用BP算法进行二次优化方法训练；S6计算电缆的损耗和线芯的温度；本发明采用遗传算法和Elman结合算法对网络进行训练，训练效果优于单独使用BP算法对网络进行训练；使用训练好的网络对电缆损耗和导体温度进行计算，前者产生的误差小于后者；本发明可减小电缆损耗和线芯温度的预测的准确性所受外部环境因素影响。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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