用广义回归神经网络研究输电线雷电绕击特性

雷电绕击是危及超高压输电线路安全稳定运行的主要原因。电气几何模型(EGM)及在其基础上的理论并未考虑雷电放电过程的分散性,现有的研究多限于仿真计算程序。针对超高压输电线路的雷电绕击进行了小模型实验,并充分考虑保护角、斜坡倾角、山涧高度、线路电压、雷击先导角、雷击先导点位置等因素影响,研究表明雷电绕击率与以上诸因素存在着隐含的复杂非线性关系。人工神经网络在任意连续函数的逼近能力及动态网络的稳定性分析方面具有优势,是预测雷电屏蔽非线性系统的最佳方法。基于广义回归神经网络GRNN逼近能力强,学习速度快,纠错性好的特点,用其来分析此非线性系统。在试验室模型试验的基础上利用Matlab进行了大量的仿真实验,验证了该方法的可行性与准确性。还分析了多种影响因素下GRNN的计算结果。