【摘 要】
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由于输电线路运行环境复杂、影响线路雷击跳闸因素多,故很难实现对输电线路的雷击跳闸实时预警.提出一种根据雷电定位系统、输电线路数据与GA-BP神经网络技术相结合的雷击跳
【机 构】
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华南理工大学电力学院,广州510640
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由于输电线路运行环境复杂、影响线路雷击跳闸因素多,故很难实现对输电线路的雷击跳闸实时预警.提出一种根据雷电定位系统、输电线路数据与GA-BP神经网络技术相结合的雷击跳闸实时预警的新方法.首先,确定影响线路跳闸的因素,并预处理输入数据;然后,建立以线路档距段为基础的GA-BP神经网络雷击跳闸预测模型,将待预警线路的所有档距段进行预测,并对结果累加求和,从而获得线路整体预测雷击跳闸次数;最后,根据预警分级标准,实现整条线路的雷击跳闸预警.实例表明,该预警模型对算例中30条输电线路的雷击跳闸预警正确分类率为80％,预警准确率为86.67％,虚警率和漏警率分别为23.53％和13.33％,其性能指标都较为理想,故该模型对输电线路的雷击跳闸实时预警有着良好的预判效果.
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