占良浩

摘 要：該文研究了使用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算電力電纜線芯溫度的方法，先根據(jù)雙回電力電纜的物理模型在有限元計算軟件里建立實體模型，然后對模型各個模塊標(biāo)上物性參數(shù)，再模擬仿真計算雙回電力電纜運行過程中周圍熱場的變化，并計算多組數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)送入BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)，再使用經(jīng)過訓(xùn)練的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電力電纜線芯溫度進行預(yù)測計算，取得了不錯的效果。該文中的模型和計算方法以及結(jié)論可供工程實踐參考。

關(guān)鍵詞：BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 有限元法 線芯溫度 研究

中圖分類號：TM247 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）11（a）-0056-03

電力電纜的運行過程中，由于直埋于土壤當(dāng)中，更因為電壓電流絕緣等問題，其線芯溫度一般不可能直接通過傳感器測量得到。而電力電纜在運行的過程中，線芯溫度不能超過90 ℃，如果溫度過高，會加快電力電纜的老化，有可能發(fā)生絕緣擊穿等事故，但同時也不能單純?yōu)榱私档碗娏﹄娎|線芯溫度而降低電力電纜的負荷，這樣會導(dǎo)致電力電纜不能夠充分利用，造成一定程度上的設(shè)備浪費，使得投資不能夠充分利用。在這樣的背景下，間接獲取電力電纜線芯溫度變得尤為重要。近幾十年來，隨著計算機科學(xué)與技術(shù)的快速發(fā)展人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也有了長足發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有良好的自適應(yīng)能力，能夠處理非線性問題，并且有健壯性和高效性的特點。因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛用于處理那些傳統(tǒng)方法傳統(tǒng)思路不能夠很好或者根本不能處理的問題，并且在這些問題上取得了不小的成果，該文應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來預(yù)測分析計算電力電纜線芯溫度[1-5]。

1 雙回電力電纜土壤直埋溫度場以及結(jié)構(gòu)

該文以CYZQ-845型雙回電力電纜在土壤直埋情況下運行為研究對象，當(dāng)電力電纜運行在土壤中時，電流流經(jīng)電力電纜線芯會產(chǎn)生熱量，電力電纜絕緣介質(zhì)損耗也會產(chǎn)生熱量，這些熱量向電力電纜周圍以土壤為介質(zhì)擴散，一部分通過土壤擴散到空氣當(dāng)中，另一部分向更深處的土壤擴散，在土壤中生熱的傳熱過程的數(shù)學(xué)描述如下方程表示[6]。

其中，式中t 為溫度，為傳熱系數(shù)，為密度，c 為比熱容，為內(nèi)熱源，為時間。

CYZQ-845型電力電纜由內(nèi)到外依次為導(dǎo)體，導(dǎo)體屏蔽，油紙絕緣，絕緣屏蔽，鋼帶，鉛護套，不銹鋼帶，化纖帶，外護套。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是近幾十年來新發(fā)展起來的一門技術(shù)，隨著計算機科學(xué)與技術(shù)的不斷發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也跟著不斷完善，在不同領(lǐng)域也有了越來越廣泛的應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有如下特點。

（1）自適應(yīng)能力：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型剛建立時是不能直接使用的，需要輸入樣本進行訓(xùn)練才能使用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動調(diào)整權(quán)值，這個過程是自動完成的。

（2）處理非線性問題：傳統(tǒng)思維和方法在處理線性問題上已經(jīng)相當(dāng)成熟，在處理非線性問題時也往往將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題來處理，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理更復(fù)雜的非線性問題，并且取得不錯的成果。

（3）健壯性：當(dāng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失一部分節(jié)點時，整個功能不受影響或者受影響的程度不是很大。

（4）高效性：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以準確方便地處理復(fù)雜問題，隨著分布式計算和并行計算的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理問題的效率越來越高。

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中得到廣泛應(yīng)用的一種模型。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由3部分組成，分別是輸入層，隱含層，輸出層。每一層由多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細胞所組成，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細胞不固定。輸入層和輸出層分別只有一層，隱含層可以有一層也可以有多層，處于相鄰層之間的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細胞由權(quán)值相連接。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層的層數(shù)往往并不是那么容易確定，隱含層的層數(shù)如果過少，會使得訓(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算預(yù)測能力不那么理想；如果隱含層的層數(shù)如果過多，會使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本訓(xùn)練時間過長，訓(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算時所用的時間也會過長，因為隱含層的層數(shù)要恰當(dāng)選擇。

3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算電力電纜線芯溫度

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在使用之間需要進行樣本訓(xùn)練。該文使用的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層有5個輸入端，輸出層有2個輸出端。輸入層的5個輸入端分別是第一根電力電纜表皮溫度，第二根電力電纜表皮溫度，第一根電力電纜線芯單位長度生熱功率，第二根電力電纜線芯單位長度生熱功率，兩根電力電纜線芯連線中點溫度；輸出層的2個輸出端分別是第一根電力電纜線芯溫度和第二根電力電纜線芯溫度。以上溫度均是雙回電力電纜在穩(wěn)態(tài)運行情況下由有限元計算軟件計算獲得。5個輸入端的輸入和2個輸出端的輸出構(gòu)成一組數(shù)據(jù)，先用有限元軟件計算出多組這樣的數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用的樣本數(shù)據(jù)。

經(jīng)過訓(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電力電纜線芯溫度計算值和有限元軟件仿真計算值如圖1、圖2所示。

在兩圖中，圓圈表示人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電力電纜線芯溫度計算值，星號表示有限元軟件仿真計算值。由上兩圖可知，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算電力電纜穩(wěn)態(tài)運行時的線芯溫度有著不錯的效果。

4 結(jié)語

該文研究了BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對雙回電力電纜穩(wěn)態(tài)運行時線芯溫度進行計算。先使用有限元軟件計算多組數(shù)據(jù)作為樣本，其中一組數(shù)據(jù)包括5個輸入端的輸入數(shù)據(jù)和2個輸出端的輸出數(shù)據(jù)。將樣本送入BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。將訓(xùn)練好的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于計算雙回電力電纜穩(wěn)態(tài)運行時線芯溫度，并取得了不錯的效果。

參考文獻

[1] 周品.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與應(yīng)用[M].清華大學(xué)出版社， 2013.

[2] 海金.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機器學(xué)習(xí)[M].機械工業(yè)出版社，2011.

[3] 王孔森，盛戈皞，孫旭日，等.基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路動態(tài)容量在線預(yù)測[J].電網(wǎng)技術(shù)，2013，37（6）：1719-1725.

[4] 馬國棟.電線電纜載流量[M].北京：中國電力出版社，2003.

[5] 王娜娜，于海，劉同同，等.基于 BP 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的地埋電力電纜動態(tài)增容[J].黑龍江電力，2014，36（4）：313-316.

[6] 楊世銘，陶文銓.傳熱學(xué)第四版[M].高等教育出版社，2006.