基于数据驱动的输电线舞动模型的重建

刘小会; 陈黎兵; 杨军; 赵建坤; 安东

应用力学学报 ›› 2026, Vol. 43 ›› Issue (1) : 68 -78.

基于数据驱动的输电线舞动模型的重建

刘小会, 陈黎兵, 杨军, 赵建坤, 安东

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摘要

为了保证电力系统在风荷载作用下安全稳定运营，建立准确的输电线舞动模型面临巨大挑战。本研究以复杂线路中的覆冰四分裂导线为研究对象，采用数据驱动稀疏识别算法重建舞动模型。首先，推导了覆冰四分裂导线舞动的理论模型；然后，基于非线性动力学稀疏识别(SINDy)算法重建舞动模型；最后，通过具体算例来研究不同噪声幅值下舞动模型的重建精度。结果表明：在无噪声测量数据下，SINDy算法准确地恢复了舞动模型的结构及参数；通过对舞动模型进行灵敏度分析，发现随着噪声幅值的增大，三次项的系数均值误差较一次项大；在噪声幅值为0.1以内时，重建模型位移时程的决定系数在0.93以上，其中噪声幅值为0.05时，决定系数高达0.97。此外，该算法仅需少量数据即可达到很高的模型重建精度。研究成果对验证防舞设计及制定防舞计划具有重要作用。