BP神经网络模型用于单芯电缆导体温度的动态计算

电力电缆导体温度动态计算方法一直是电缆设计、运行管理和电力调度所关注的问题,但用BP神经网络作此研究很少,为此,提出了以电缆运行电流和电缆实时表面温度为基本参量,考虑电缆敷设环境因素,并利用已有的110kV XLPE单芯电缆运行试验数据作为训练学习数据的BP神经网络模型。研究分析结果表明:该BP神经网络模型具有较高的精度,可以用于基于电缆实时表皮温度和运行电流,实时地计算电缆导体温度,且不受电缆本身的物性参数影响,对电力电缆载流量设计、电缆线路负荷优化和电力电缆运行管理以及相关工程实践具有参考意义。