基于BP神经网络的输电线路隐患预放电识别研究.pdf

:基于BP神经网络的输电线路隐患预放电识别研究 :该研究探讨了如何利用BP神经网络技术对输电线路的潜在隐患进行预放电识别，旨在提高输电线路运维的效率和准确性。 :神经网络、深度学习、机器学习、数据建模、专业指导 【正文】: 随着我国电网规模的不断扩大，输电线路的安全稳定运行至关重要。然而，复杂的地理环境和多样的风险因素导致线路故障往往由微小异常逐渐发展而来。这些可能引发故障的异常状态，即隐患，如果未能及时发现和处理，可能导致线路跳闸、停电等严重后果，对电力系统的安全稳定运行带来巨大风险。 传统的输电线路运维主要依赖人工定期巡检，但这种方法在效率和准确性上存在局限，尤其是在地形复杂、野生动植物丰富的地区。近年来，虽然出现了紫外成像、红外成像、无人机等新型监测方法，但它们在大规模推广上还面临效率和成本的挑战。 为了应对这一问题，研究人员提出基于BP神经网络的输电线路隐患预放电识别方法。BP神经网络是一种反向传播算法，适用于非线性问题的建模和预测。在本研究中，研究人员首先在实验室环境下模拟了输电线路的树障和污秽绝缘子两种常见隐患的预放电过程，通过高频电流传感器收集放电脉冲电流的波形数据。 通过对这些数据的分析，研究人员绘制了放电量、放电次数和相位参数的二维统计图，并从中提取特征参量，构建了一个放电特征数据库。接着，他们将这些特征输入到BP神经网络分类器中，训练出能够识别线路隐患类型的模型。经过测试，该模型的识别准确率达到了92%以上，显示出BP神经网络在输电线路隐患识别上的高效性和准确性。 这一成果为输电线路的智能运维提供了有力工具，有助于提前发现并处理潜在隐患，减少因隐患导致的故障，提高电力系统的稳定性和可靠性。未来的研究可以进一步探索深度学习和其他先进机器学习算法在输电线路监测领域的应用，以提升预测精度和自动化水平，适应电力系统智能化的发展需求。