基于改进BP神经网络的ADSS光缆弧垂监测算法

摘要

电力通信光缆弧垂是保证信息通信以及电网稳定运行的重要指标。针对全介质自承式（All Dielectric Self-Supporting, ADSS）光缆线路在复杂环境下监测效率低，无法实时进行监测，且运维成本过高等问题，提出了一种基于测量数据和静态数据相融合的弧垂监测机理模型。又由于在实际工程现场中存在风速、温度、湿度等非线性因素，提出了一种采用激光雷达校准的基于理想曲线的物理机理建模与粒子群算法改进的BP神经网络模型融合的弧垂计算算法，实现了ADSS光缆线路弧垂的精准监测。实验结果表明，相比于传统的弧垂监测方法，所提算法显著提升了弧垂监测精度，证明了算法的有效性，满足工程测量精度要求。

关键词

光缆弧垂 / 物理机理模型 / 误差估计 / 神经网络