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《兰州理工大学》 2011年
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基于神经网络的输电线路可听噪声预测模型研究

李静雅  
【摘要】:可听噪声是超、特高压输电线路电磁环境影响研究的重要方面。随着输电线路电压等级的不断升高,对输电线路可听噪声预测的研究已经成为超、特高压输电领域的热点问题。可听噪声的准确预测对于输电线路设计前选择合理的线路结构、降低线路架设的造价成本以及确定输送电压等级,保护环境等至关重要。现有的预测方法仅考虑线路的电位梯度,导线结构等因素的影响对可听噪声进行预测,而可听噪声还受环境因素和地理参数等因素的影响,预测时是否将这些因素的影响考虑在内,直接影响可听噪声预测的准确度和泛化能力。如何实现考虑输电线路输送电压等级、线路结构、导线结构、环境因素、地理因素等因素综合影响下对输电线路可听噪声的准确预测是本文研究的重点。 本文对目前使用的可听噪声预测公式总结分析,针对当前预测公式仅考虑线路的电位梯度、导线结构,预测偏差较大,适用范围局限的问题,结合对输电线路可听噪声的影响因素问题的系统研究分析,提出综合考虑线路电压、电流、导线结构、线路结构、环境因素、地理因素等因素影响的可听噪声预测。 针对可听噪声预测影响因素多,各因素对可听噪声的非线性综合影响,在进行可听噪声预测时难以用规则公式描述的问题,结合BP神经网络预测算法的特点,提出应用BP神经网络对可听噪声进行预测的研究。利用BP神经网络高度的非线性拟合能力,灵活有效的训练预测能力,对可听噪声预测进行仿真实验,获得了较好的预测效果,验证了本文提出的可听噪声神经网络预测算法的有效性。 影响可听噪声的因素较多,使得可听噪声神经网络预测模型结构复杂,基于此,本文构建基于主成分分析的可听噪声神经网络预测模型对可听噪声进行预测,意图降低预测模型复杂度,提高预测准确性。运用Matlab软件对可听噪声预测进行仿真研究,并分析了预测结果。 最后,针对可听噪声预测的实际应用问题,利用.net(C#)调用Matlab计算工具编程实现基于Web方式的可听噪声神经网络预测系统。使用系统可以对可听噪声的测试数据、预测模型进行管理,对输电线路的可听噪声进行预测。
【学位授予单位】:兰州理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TM75;TP183

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