云南电网有限责任公司玉溪供电局
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张毅, 邱廷伟, 朱钱鑫, 等. 基于LSTM神经网络的输电线路脱冰跳跃动力响应预测模型研究[J]. 电网与清洁能源, 2025,41(12):75-84.
张毅, 邱廷伟, 朱钱鑫, et al. 基于LSTM神经网络的输电线路脱冰跳跃动力响应预测模型研究[J]. 2025, 41(12): 75-84.
张毅, 邱廷伟, 朱钱鑫, 等. 基于LSTM神经网络的输电线路脱冰跳跃动力响应预测模型研究[J]. 电网与清洁能源, 2025,41(12):75-84. DOI: 10.26963/j.psce.2025.12009.
张毅, 邱廷伟, 朱钱鑫, et al. 基于LSTM神经网络的输电线路脱冰跳跃动力响应预测模型研究[J]. 2025, 41(12): 75-84. DOI: 10.26963/j.psce.2025.12009.
为了有效预测输电线路在覆冰脱落状态下的动态响应,并可靠评估输电线路的稳定性与安全性,结合有限元模拟与深度学习技术,构建了一种能够准确预测导线脱冰跳跃位移时程的长短期记忆(long short-term memory
LSTM)神经网络模型。该模型利用时序数据训练,实现了输入工况参数与输出动态响应之间的非线性映射,进一步结合仿真验证了模型在预测精度和泛化能力上的优势。首先,基于正交实验设计与有限元仿真生成多因素数据集,并对数据进行标准化预处理,然后,通过LSTM深度学习模型建立导线跳跃位移时程的预测模型。结果表明,该模型能够有效预测实际工程中多因素耦合作用下的位移时程,为输电线路覆冰脱落灾害的安全评估和风险预警提供了一种高效可靠的解决方案。
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