Применение нейросетевой модели для прогнозирования температуры изолированных проводов воздушных линий

Целью работы является разработка нейросетевой модели на основе кривых нагрева и охлаждения изолированных проводов воздушных линий при изменении скорости ветра и его направления относительно оси провода, полученных экспериментальным путем. Объектом исследований выступают изолированные провода воздушных линий марки СИП-3. Для моделирования нагрева и охлаждения изолированного провода при разных скоростях ветра и его направлении была использована нейросетевая модель на основе многослойного перцептрона. В качестве критерия оценки результатов прогнозирования температуры жилы и изоляции провода была принята средняя абсолютная ошибка. Приведены основные параметры разработанной нейросетевой модели: количество скрытых слоев и нейронов в каждом из скрытых слоев, степень регуляции и регулирующая жесткость модели. По результатам моделирования построены прогнозируемые кривые нагрева и охлаждения изолированных проводов, которые в дальнейшем были сравнены с кривыми, полученными в ходе экспериментальных исследований. Получены следующие значения средней абсолютной ошибки: для прогнозируемой температуры жилы средняя абсолютная ошибка составила 1,74°C, а для прогнозируемой температуры изоляции – 4,08°C. Установлено, что разность между кривыми нагрева при малых скоростях ветра находится в пределах 9°C. Показано, что при увеличении скорости ветра разность между кривыми уменьшается. Таким образом, анализ полученных результатов показал, что для повышения точности прогнозирования при помощи нейросетевой модели требуется более широкий перечень входящих параметров для обучения модели. Только в таком случае разность между экспериментальными данными и полученными при помощи разрабатываемой модели может составить менее 5%.

1. Alassi A., Banales S., Ellabban O., Adam G., MacIver C. HVDC transmission: technology review, market trends and future outlook // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2019. Vol. 112. P. 530–554. https://doi.org/10.1016/j.rser.2019.04.062.

2. Arcia-Garibaldi G., Cruz-Romero P., Gomez-Exposito A. Future power transmission: visions, technologies and challenges // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018. Vol. 94. Р. 285–301. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.06.004.

3. Bedialauneta M.T., Fernandez E., Albizu I., Mazon A.J., Valverde V., Buigues G. Pilot installation for the monitoring of the tension-temperature curve of a distribution overhead line // IEEE International Energy Conference and Exhibition (Florence, 9–12 September 2012). Florence: IEEE, 2012. Р. 305–314. https://doi.org/10.1109/EnergyCon.2012.6347772.

4. Beryozkina S. Evaluation study of potential use of advanced conductors in transmission line projects // Energies. 2019. Vol. 12. Iss. 5. Р. 822. https://doi.org/10.3390/en12050822.

5. Capelli F., Riba J.-R., Gonzalez D. Thermal behavior of energy-efficient substation connectors // 10th International Conference on Compatibility, Power Electronics and Power Engineering (Bydgoszcz, 29 June 2016 – 1 July 2016). Bydgoszcz: IEEE, 2016. Р. 104–109. https://doi.org/10.1109/CPE.2016.7544167.

6. Capelli F., Riba J.-R., Sanllehi J. Finite element analysis to predict temperature rise tests in high capacity substation connectors // IET Generation, Transmission & Distribution. 2017. Vol. 11. Iss. 9. Р. 2283–2291. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2016.1717.

7. Rashmi, Shivashankar G.S., Poornima. Overview of different overhead transmission line conductors // Materials Today: Proceedings Journal. 2017. Vol. 4. Iss. 10. Р. 11318–11324. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2017.09.057.

8. Situmorang Yо.A., Zhao Zhongkai, Yoshida A., Abudula A., Guan Guoqing. Small-scale biomass gasification systems for power generation (<200 kW class): a review // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2020. Vol. 117. Р. 109486. https://doi.org/10.1016/j.rser.2019.109486.

9. Zheng Yanchong, Niu Songyan, Shang Yitong, Shao Ziyun, Jian Linni. Integrating plug-in electric vehicles into power grids: a comprehensive review on power interaction mode, scheduling methodology and mathematical foundation // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2019. Vol. 112. Р. 424–439.

10. Андронов Ю.В., Мельников В.Н., Стрекалов А.В. Оценка прогнозирующих способностей многослойного персептрона с различными функциями активации и алгоритмами обучения // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2015. № 9. С. 18–20. EDN: UIKRNB.

11. Белый В.Б., Куницын Р.А. Оценка способов снижения потерь напряжения в системах сельского электроснабжения // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2023. № 4. С. 107–113. https://doi.org/10.53083/1996-4277-2023-222-4-107-113. EDN: TBGICK.

12. Бигун А.Я. Анализ нестационарных тепловых режимов воздушных линий электропередачи с учетом нелинейности процессов теплообмена и климатических факторов // Омский научный вестник. 2018. № 1. С. 40–44. https://doi.org/10.25206/1813-8225-2018-157-40-44. EDN: YSCCXT.

13. Бигун А.Я., Владимиров Л.В. Нагрев и охлаждение изолированных проводов воздушных линий электропередачи при вариации направления ветра // Вестник Югорского государственного университета. 2023. № 3. Р. 107–116. https://doi.org/10.18822/byusu202303107-116. EDN: FKPBSG.

14. Бигун А.Я., Сидоров О.А., Осипов Д.С., Гиршин С.С., Горюнов В.Н., Петрова Е.В. Влияние режимных и климатических факторов на потери энергии при нестационарных тепловых режимах линий электропередачи // Динамика систем, механизмов и машин. 2017. Т. 5. № 3. С. 8–17. https://doi.org/10.25206/2310-9793-20175-3-08-17. EDN: ZTSRLJ.

15. Бубенчиков А.А., Бубенчикова Т.В. Анализ учета неоднородности токоведущих жил самонесущих изолированных проводов // Вестник Югорского государственного университета. 2023. № 4. С. 153–160. https://doi.org/10.18822/byusu202304153-160. EDN: BFLWWO.

16. Галстян Р.А., Цыгулев Н.И., Антонов М.А., Ткаченко А.С. Повышение эффективности передачи электроэнергии в электрической сети путём гибкого регулирования реактивной мощности // Энергосбережение и водоподготовка. 2022. № 5. С. 51–55. EDN: JFQMQF.

17. Дед А.В., Горюнов В.Н., Гиршин С.С., Бубенчиков А.А., Петров А.С., Петрова Е.В. [и др.]. Повышение точности расчета технологических потерь электрической энергии в ВЛ на основе учета режимных и климатических факторов // Омский научный вестник. 2010. № 1. С. 114–119. EDN: QBNDMT.

18. Игнатенко И.В., Власенко С.А., Пухова А.И., Тряпкин Е.Ю., Казакул А.А., Варыгина А.О. Алгоритм контроля токов в ЛЭП в заданных эксплуатационных условиях // Энергия единой сети. 2021. № 3. С. 44–53. EDN: OTPUHZ.

19. Латыпов И.С., Сушков В.В., Хмара Г.А., Паршуков А.Н., Хамитов Р.Н. Увеличение пропускной способности электрической сети и повышение энергоэффективности действующей электроэнергетической системы нефтегазопромысловых потребителей // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2022. Т. 333. № 4. С. 236–247. https://doi.org/10.18799/24131830/2022/4/3497. EDN: EVHKHG.

20. Фигурнов Е.П., Харчевников В.И. Опыты по нагреву неизолированных проводов воздушных линий // Электрические станции. 2016. № 11. С. 41–47. EDN: XALDST.