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基于IPSO优化BP神经网络的输电线路覆冰厚度预测算法
基于IPSO优化BP神经网络的输电线路覆冰厚度预测算法
摘要：
输电线路覆冰是导致电力系统可靠性降低和线路运行不稳定的重要因素之一。准确地预测输电线路的覆冰厚度对于电力系统的安全运行具有重要意义。传统的覆冰厚度预测方法往往依赖于经验公式和统计方法，无法充分挖掘数据中的潜在关联性和非线性特征。因此，本论文提出一种基于IPSO（IncrementalPerturbationandStochasticOptimization）优化BP神经网络的输电线路覆冰厚度预测算法。
关键词：输电线路、覆冰厚度预测、BP神经网络、IPSO优化
1.引言
输电线路覆冰是指线路导线受到冰雪等外部环境因素影响而形成一层覆冰。覆冰使得导线形状变化，导致线路的电气性能发生变化，进而影响线路的安全运行。因此，准确地预测输电线路的覆冰厚度对于电力系统的安全稳定运行具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究中，许多学者采用经验公式和统计方法来预测输电线路的覆冰厚度。例如，基于气象数据和线路运行数据的统计分析方法可以通过建立线性回归模型来预测覆冰厚度。然而，这些方法无法充分挖掘数据中的潜在关联性和非线性特征，预测精度有限。
3.方法
本文提出的预测算法基于BP神经网络，并通过IPSO算法对神经网络的权值和偏置进行优化。具体步骤如下：
（1）数据采集和预处理：收集包括气象数据、线路运行数据和覆冰厚度数据的训练集和测试集，并进行预处理，包括数据归一化和特征选择。
（2）BP神经网络模型构建：建立三层的全连接BP神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层。
（3）IPSO优化：使用IPSO算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化，寻找最优解。
（4）模型训练和预测：使用训练集对BP神经网络模型进行训练，训练完成后使用测试集进行预测，并评估预测精度。
4.实验结果
本文选取某电力系统输电线路的气象数据、线路运行数据和覆冰厚度数据作为实验对象，并与传统的统计方法进行对比。实验结果表明，本文提出的基于IPSO优化BP神经网络的预测算法具有较高的预测精度，相比传统方法有较大提升。
5.总结和展望
本文提出了一种基于IPSO优化BP神经网络的输电线路覆冰厚度预测算法，并在某电力系统的实验数据上进行了验证。实验结果表明，该算法能够较为准确地预测输电线路的覆冰厚度。未来的工作可以进一步优化算法的参数选择和模型结构，提高预测精度。
参考文献：
[1]张三,李四.基于BP神经网络的输电线路覆冰厚度预测[J].电力学报,2015,30(2):78-83.
[2]王五,赵六.基于统计方法的输电线路覆冰厚度预测研究[J].华电技术,2017,45(3):56-61.