一種基于優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡的預測輸電線路可聽噪聲方法
【技術領域】：
[0001] 本發(fā)明涉及一種預測輸電線路可聽噪聲方法，更具體涉及一種基于優(yōu)化BP神經(jīng) 網(wǎng)絡的預測輸電線路可聽噪聲方法。
【背景技術】：
[0002] 可聽噪聲是輸電線路電磁環(huán)境影響的一個方面，屬于輸電線路電暈時產(chǎn)生的現(xiàn)象 之一，隨著輸電線路電壓等級的提商，輸電線路廣生的可聽噪聲引起了人們的廣泛關注。減 少輸電線路電磁環(huán)境影響，降低線路周邊可聽噪聲是各國設計工作者一直研究的工作，而 如何對線路可聽噪聲進行準確預測是研究工作的前提。目前，輸電線路可聽噪聲是根據(jù)國 際大電網(wǎng)會議提供的經(jīng)驗公式進行預測。但是，可聽噪聲產(chǎn)生的機理很復雜，受電壓、電流、 導線截面、導線布置、氣象條件等眾多因素影響，是很復雜的非線性變化過程。
[0003] 目前，國內(nèi)外對輸電線路可聽噪聲的研究主要側重于分析噪聲的影響因素。通 過試驗線段或電暈籠的試驗數(shù)據(jù)得到的經(jīng)驗公式來定量預測可聽噪聲大小?？陕犜肼?的計算公式大體可分兩大類：第1類為對于特定幾何結構所得出的公式，如AEP公式和 OntarioHydro公式，適合于電壓等級低于1000 kV的單回路線路；第2類為適用各種幾何形 狀的一般公式，如BPA公式、EDF公式、ENEL公式、FGH公式、GE公式、IREQ公式，適合于各 種線路。這些公式只考慮線路本身的特點，通過分裂導線表面電位梯度、導線分裂數(shù)、子導 線分裂直徑等因素進行預測，面臨適用條件的約束、預測誤差偏大，在實際線路設計中應用 時將會受到一定程度的限制。由于輸電線路可聽噪聲的大小還受環(huán)境及地理位置因素的影 響，而這些影響因素對可聽噪聲值的影響表現(xiàn)出高度的非線性和不確定性，難以用精確的 公式來描述。
[0004] 而由于輸電線路可聽噪聲影響因素的復雜性，以往的經(jīng)驗公式都沒有全面涵蓋所 有的影響因素，而且經(jīng)驗公式是基于低電壓等級線路的長期觀測總結出來的，對于高電壓 等級線路的可聽噪聲的預測存在誤差。
[0005] 人工神經(jīng)網(wǎng)絡是通過對人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結構、活動機制、功能及信息處理機理的 認識，由大量功能比較簡單的形式神經(jīng)元相互連接構成的復雜的、新型的信息處理網(wǎng)絡。它 具有很多與人類智能相似的特點，諸如結構與處理的并行性，知識分布存儲，很強的容錯 性，魯棒性和自學習、自適應、自組織能力，通過學習具備適應外界環(huán)境的能力，模式識別能 力和綜合推理能力等。
[0006] BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有大規(guī)模分布式并行處理、非線性、自組織、自學習、聯(lián)想記憶等優(yōu) 良特性，因此對復雜的非線性問題具有較好的描述能力；應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過樣本學習可 以掌握可聽噪聲值與其影響因素之間的復雜非線性關系，這種關系與傳統(tǒng)的高度簡化了的 函數(shù)關系相比更加接近實際?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡的預測方法能準確、快速地預測高壓輸電線 路的可聽噪聲值，節(jié)約大量的人力、物力。
[0007] 蟻群算法（ACO)，又稱螞蟻算法，是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型算法。 它由MarcoDorigo于1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中 發(fā)現(xiàn)路徑的行為。該算法是一種隨機搜索算法，與遺傳算法、模擬退火算法等模擬進化算法 一樣，通過候選解組成的群體在進化過程中尋求最優(yōu)解，具有：①較強的魯棒性，對基本蟻 群算法模型稍加修改，即可應用于其它問題的求解；②分布式計算，蟻群算法是一種基于種 群的算法，具有并行性；③易與其它方法結合，蟻群算法很容易與其它啟發(fā)式算法相結合， 改善算法的性能。
[0008] 將蟻群算法引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化訓練，用蟻群算法來學習 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權系， 建立了基于該算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練模型以解決上述噪聲難以確定的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】
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[0009] 本發(fā)明的目的是提供一種基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測輸電線路可聽噪聲方法， 該方法易于并行實現(xiàn)，改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡的性能。
[0010] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術方案：一種基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電線 路可聽噪聲預測方法，所述方法在于以下步驟：
[0011] (1)獲取數(shù)據(jù)參數(shù)并預處理；
[0012] (2)建立數(shù)據(jù)參數(shù)的的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型；
[0013] (3)采用蟻群算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化訓練；
[0014] (4)通過優(yōu)化訓練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對輸電線路可聽噪聲進行預測。
[0015] 本發(fā)明提供的一種基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電線路可聽噪聲預測方法，所述步 驟（1)中的數(shù)據(jù)參數(shù)包括輸電線路的電壓、導線直徑、導線截面、分裂數(shù)、分裂間距、導線對 地距離、導線距測量點距離、溫度、濕度、風速、氣壓、海拔和背景噪聲。
[0016] 本發(fā)明提供的一種基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電線路可聽噪聲預測方法，所述 步驟（1)中的預處理步驟為：將所述數(shù)據(jù)參數(shù)歸一化預處理，將所述數(shù)據(jù)參數(shù)歸一化到 [ _1，1]區(qū)間內(nèi)。
[0017] 本發(fā)明提供的另一優(yōu)選的一種基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電線路可聽噪聲預測方 法，所述步驟（2)中BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建立步驟為：
[0018] (2-1)選擇神經(jīng)網(wǎng)絡的前饋網(wǎng)絡模型包括輸入層、隱含層和輸出層；
[0019] (2-2)根據(jù)輸入輸出數(shù)據(jù)參數(shù)的維數(shù)，確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層神經(jīng)元數(shù)，再通過 網(wǎng)絡訓練結果的性能進行調(diào)整；
[0020] (2-3)設置權值和閾值，所述權值和閾值的初始值采用（-0. 1，0. 1)的隨機數(shù)。
[0021] 本發(fā)明提供的再一優(yōu)選的一種基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電線路可聽噪聲預測方 法，所述步驟（3)中的采用蟻群算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化訓練步驟為：
[0022] (3-1)正向傳播過程：將輸入變量數(shù)據(jù)參數(shù)的信息通過所述輸入層，通過蟻群找出 與所述隱含層建立的最優(yōu)路徑，經(jīng)所述隱含層處理并計算每個單元的實際輸出值；
[0023] (3-2)反向傳播過程：如所述輸出層未能得到期望的輸出值，計算實際輸出與期望 輸出之差值，并根據(jù)蟻群的信息量控制此差值逐層遞歸調(diào)節(jié)所述權值和閾值，使誤差值逐 漸減小，直到滿足精度要求；
[0024] (3-3)當所述差值低于規(guī)定水平時即通過測試。
[0025] 本發(fā)明提供的又一優(yōu)選的一種基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電線路可聽噪聲預測方 法，所述步驟（4)中通過優(yōu)化訓練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對輸電線路可聽噪聲預測步驟為 ：
[0026] (4-1)將所述輸入數(shù)據(jù)參數(shù)進行歸一化并輸入所述優(yōu)化訓練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進 行預測，獲得歸一化的預測結果；
[0027] (4-2)將所述預測結果進行反歸一化，獲得高壓輸電線路可聽噪聲預測值。
[0028] 本發(fā)明提供的又一優(yōu)選的一種基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電線路可聽噪聲預測方 法，
[0029] 所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過S型激活函數(shù)建立BP網(wǎng)絡輸入與輸出關系；
[0030] 所述其輸入為：net = X1WAx2WjHdxnWn ;
[0031] 所述其輸出為
【主權項】
1. 一種基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電線路可聽噪聲預測方法，其特征在于：所述方法在 于以下步驟： (1) 獲取數(shù)據(jù)參數(shù)并預處理； (2) 建立數(shù)據(jù)參數(shù)的的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型； (3) 采用蟻群算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化訓練； (4) 通過優(yōu)化訓練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對輸電線路可聽噪聲進行預測。
2. 如權利要求1所述的一種基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電線路可聽噪聲預測方法，其特 征在于：所述步驟（1)中的數(shù)據(jù)參數(shù)包括輸電線路的電壓、導線直徑、導線截面、分裂數(shù)、分 裂間距、導線對地距離、導線距測量點