计算电缆导体暂态温度的粒子群优化的BP神经网络新方法

摘要

针对电缆导体暂态温度的计算,提出一种粒子群优化的BP神经网络方法.该方法以实测的电缆导体电流、电缆外皮温度为输入,电缆导体温度为输出,构建一个四层神经网络模型.先使用粒子群(PSO)算法对模型进行一次优化训练,再使用BP算法对模型进行二次优化训练.试验研究表明,基于粒子群优化的BP神经网络可以精确地实时计算电缆的导体温度,且不受电缆本身物性参数影响,为电缆导体温度的在线监测提供技术支持.