申请/专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司

申请日：2024-03-21

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117933097A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F30/23;G06N3/084;G01R33/02;G01R31/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种架空输电线路磁场强度智能测量方法，包括如下步骤：构建输电线路三维模型，计算得到输电线路三维模型平面内的点位的磁场强度软测量值和磁场强度硬测量值，并对磁场强度硬测量值进行校正与补偿计算；构建BP神经网络，运用BP神经网络计算得到各个点位的磁场强度预测值；将各个点位的磁场强度预测值、磁场强度软测量值、磁场强度硬测量值和仿真结果分别与各个点位的磁场强度真实值进行对比以及正、反向反馈，直到各个点位的磁场强度预测值与真实值的误差不大于预设值；本发明能够代替人工进行架空输电线路磁场强度测量，有效解决高空作业人工测量耗时、耗力、危险、成本高的问题。

主权项：1.一种架空输电线路磁场强度智能测量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：将无人机模型和架空输电线路中的杆塔模型、导线、导线承载电流大小以及导线两端输入电压导入有限元仿真软件中构建输电线路三维模型，利用有限元仿真软件对输电线路三维模型任意一个穿过杆塔模型中心位置的平面内的若干个均匀分布的点位进行仿真计算，得到各个点位的几何空间坐标以及各个点位对应的磁场强度软测量值；步骤S2：构建输电线路三维模型的点云模型，对各个点位进行航线规划，使用无人机携带三轴磁力仪按规划航线对各个点位逐个测量，得到各个点位对应的磁场强度硬测量值，并对磁场强度硬测量值进行校正与补偿计算；步骤S3：构建BP神经网络，BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，将各个点位的几何空间坐标、磁场强度软测量值以及磁场强度硬测量值作为输入导入至BP神经网络中的输入层，同时输入BP神经网络的隐含层条件，运用BP神经网络计算得到各个点位的磁场强度预测值；其中，隐含层条件包含三轴磁力仪测量噪声以及环境影响因素；步骤S4：将各个点位的磁场强度预测值、磁场强度软测量值、磁场强度硬测量值和仿真结果分别与各个点位的磁场强度真实值进行对比以及正、反向反馈，根据BP神经网络多个输入层与隐含层的变量控制以及多次进行反向传播计算隐含层误差与误差梯度，缩小磁场强度预测值的误差；通过确定BP神经网络每层的节点数、学习率、训练次数和收敛误差来计算隐含层与输出层神经元的输出；通过修正BP神经网络中隐含层神经元与输出层神经元的连接权重和阈值来计算隐含层误差和误差梯度，直到各个点位的磁场强度预测值与真实值的误差不大于预设值。

全文数据：

权利要求：

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