（计算机应用技术专业论文）基于神经网络的输电线路可听噪声预测模型研究.pdf

t h er e s e a r c ho f t r a n s m i s s i o nl i n ea u d i b l en o i s eprediclhes e a r c l lo1 t a n s m l s s l o nl l n ed 1 d i en 0 i s er e d i c t i o n m o d e lb a s e do nn e u r a ln e t w o r k b y l ij i n g y a b e ( l a n z h o uu n i v e r s i t yo ft e c h n o l o g y ) 2 0 0 5 at h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o rt h ed e g r e eo f m a s t e ro f e n g i n e e r i n g m c o m p u t e ra p p l i c a t i o nt e c h n o l o g y i n t h e g r a d u a t es c h o o l o f l a n z h o uu n i v e r s i t yo f t e c h n o l o g y s u p e r v i s o r p r o f e s s o ry u a nz h a n - t i n g m a y , 2 0 1 1 兰州理工大学学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的 研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：衡稚 日期：州年莎月e l 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有 权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和 借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据 库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同 时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据 库，并通过网络向社会公众提供信息服务。 日期：加f 年多月莎e 1 日魁纫序翻7 日 硕士学位论文 目录 摘要i a 】i i s l t r a c t i i 附图索引i v 附表索引。v 第1 章绪论。1 1 1 课题研究背景及意义1 1 2 可听噪声的国内外研究现状。2 1 2 1 可听噪声的国外研究现状2 1 2 2 可听噪声的国内研究现状3 1 3 可听噪声预测方法总结及现有方法存在不足3 1 3 1 可听噪声预测方法总结3 1 3 2 预测方法存在不足及新方法提出5 1 4 本文主要内容及各章节安排6 1 5 本章小结7 第2 章可听噪声的影响因素分析及测量8 2 1 架空输电线路概述8 2 2 影响输电线路可听噪声的因素。l o 2 2 1 输电线路的运行电压1 0 2 2 2 流过线路的电流值1 0 2 2 3 线路结构参数和导线参数1 0 2 2 4 环境因素和地理参数1 1 2 3 可听噪声的测量1 1 2 3 1 可听噪声的测量方法1 2 2 3 2 可听噪声的测量数据一。1 2 2 4 测量数据归一化处理方法1 3 2 4 1 数据归一化n o ，1 】区间1 3 2 4 2 数据归一化到【一l ，1 】区间1 3 2 4 3 数据归一化为零均值和单位方差1 4 2 5 本章小结1 4 基于神经网络的输电线路可听噪声预测模犁研究 第3 章可听噪声神经网络预测的设计与仿真1 5 3 1 人工神经网络15 3 1 1 神经元模型1 5 3 1 2 神经网络模型1 7 3 1 3 神经网络基本特征及功能1 8 3 2 基于神经网络的可听噪声预测1 9 3 2 1 基于b p 神经网络的可听噪声预测算法1 9 3 2 2 改进的b p 神经网络可听噪声预测算法2 l 3 3 可听噪声预测模型仿真研究2 2 3 3 1 可听噪声预测模型设计2 3 3 3 2 可听噪声预测模型训练2 4 3 3 3 可听噪声预测仿真结果及分析2 8 3 3 4 可听噪声预测扩充2 9 3 4 本章小结2 9 第4 章主成分神经网络用于可听噪声预测的研究一3 0 4 1 主成分分析算法：3 0 4 1 1 主成分分析过程。3 0 4 1 2 神经网络方法提取主成分3 1 4 2 主成分神经网络算法3 1 4 3 主成分神经网络可听噪声预测研究3 2 4 3 1 可听噪声p c a b p 预测一3 2 4 3 2 可听噪声预测仿真结果及分析。3 3 4 4 本章小结一3 6 第5 章基于w e b 方式可昕噪声预测系统设计与实现3 8 5 1 系统需求分析3 8 5 1 1 用户需求分析一3 8 5 1 2 操作需求分析。3 8 5 1 3 系统资源分配需求分析。3 9 5 2 功能需求分析3 9 5 2 1 用户管理3 9 5 2 2 样本管理3 9 5 2 3 模型管理3 9 5 2 4 数据预测4 0 i i 硕士学位论文 5 3 可听噪声预测系统总体设计。4 0 5 3 1 系统架构设计4 0 5 3 2 系统预测算法设计4 1 5 3 3 系统流程设计4 2 5 3 4 系统数据库表设计4 2 5 4 关键技术实现4 3 5 4 1m a t l a b 引擎技术4 3 5 4 21 i bs e r v i c e s 4 5 5 4 3e x c e l 文件数据上传至数据库技术4 6 5 5 可听噪声预测系统详细设计及实现4 7 5 5 1 系统总框架4 7 5 5 2 用户管理4 7 5 5 3 样本管理4 7 5 5 4 模型管理4 9 5 5 5 数据预测5 0 5 6 本章小结5 l 结论与展望5 2 参考文献5 4 蛩疋谢5 9 附录a 攻读学位期间参与项目和发表的学术论文6 0 i i i 硕士学位论文 摘要 可听噪声是超、特高压输电线路电磁环境影响研究的重要方面。随着输电线 路电压等级的不断升高，对输电线路可听噪声预测的研究已经成为超、特高压输 电领域的热点问题。可听噪声的准确预测对于输电线路设计前选择合理的线路结 构、降低线路架设的造价成本以及确定输送电压等级，保护环境等至关重要。现 有的预测方法仅考虑线路的电位梯度，导线结构等因素的影响对可听噪声进行预 测，而可听噪声还受环境因素和地理参数等因素的影响，预测时是否将这些因素 的影响考虑在内，直接影响可听噪声预测的准确度和泛化能力。如何实现考虑输 电线路输送电压等级、线路结构、导线结构、环境因素、地理因素等因素综合影 响下对输电线路可听噪声的准确预测是本文研究的重点。 本文对目前使用的可听噪声预测公式总结分析，针对当前预测公式仅考虑线 路的电位梯度、导线结构，预测偏差较大，适用范围局限的问题，结合对输电线 路可昕噪声的影响因素问题的系统研究分析，提出综合考虑线路电压、电流、导 线结构、线路结构、环境因素、地理因素等因素影响的可听噪声预测。 针对可听噪声预测影响因素多，各因素对可听噪声的非线性综合影响，在进 行可听噪声预测时难以用规则公式描述的问题，结合b p 神经网络预测算法的特 点，提出应用b p 神经网络对可听噪声进行预测的研究。利用b p 神经网络高度的 非线性拟合能力，灵活有效的训练预测能力，对可听噪声预测进行仿真实验，获 得了较好的预测效果，验证了本文提出的可听噪声神经网络预测算法的有效性。 影响可听噪声的因素较多，使得可听噪声神经网络预测模型结构复杂，基于 此，本文构建基于主成分分析的可听噪声神经网络预测模型对可听噪声进行预测， 意图降低预测模型复杂度，提高预测准确性。运用m a t l a b 软件对可听噪声预测进 行仿真研究，并分析了预测结果。 最后，针对可听噪声预测的实际应用问题，利用n e t ( c 撑) 调用m a t l a b 计算 工具编程实现基于w e b 方式的可听噪声神经网络预测系统。使用系统可以对可听 噪声的测试数据、预测模型进行管理，对输电线路的可听噪声进行预测。 关键词：可听噪声预测：影响因素：b p 神经网络；主成分分析；仿真；w e b 方式； 课题来源：甘肃电力科学研究院兰州理工大学联合培养研究生示范基地 甘肃电网环境保护信息管理系统项目( 编号：h 1 4 2 0 0 9 0 6 ) a bs t r a c t r e s e a r c ho na u d i b l en o i s ei sas i g n i f i c a n ta s p e c to fe h v a n du h vt r a n s m i s s i o n l i n e so fe l e e t r o m a g n e t i ee n v i r o n m e n ti m p a c t w i t ht h er i s i n g o ft r a n s m i s s l o nl i n e s v o i t a g er a t i n g ，t h er e s e a r c ho fa u d i b l en o i s ep r e d i c t i o nh a s b e c o m et h eh o t s p o tm e h va n du h vt r a n s m i s s i o nf i e l d i t i sv i t a li m p o r t a n tt oa c c u r a t ep r e d i c t i o no n a u d i b l en 0 1 s ew h i c hi n f l u e n c e st h ec h o i c eo fp o w e rt r a n s m i s s i o nl i n e ss t r u c t u r e ，t h e c o n s t m c t i n gc o s tc u t t i n g ，t h ec o n v e y i n gv o l t a g er a t i n ga n de n v i r o n m e n t a lp r o t e c t l o n e t c p r e s e n tp r e d i c t i v em e t h o d sp r e d i c tt h ea u d i b l en o i s eb yi n f l u e n c e sf a c t o r s u c ha s p o t e n t i a lg r a d i e n ta n dl e a ds t r u c t u r e h o w e v e r ，a u d i b l en o i s e c a ns t i l lb ei n f l u e n c e d b ve n v i r o i l 】皿e n ta n dg e o g r a p h y t h ea c c u r a c ya n dg e n e r a l i z a t i o no f t h ep r e d i c t i o nw i l l b ed i r e c t l ya f f e c t e db yw h e t h e rt h o s ef a c t o r sa r e t a k e ni n t oa c c o u n t h o wt oa c c u r a t e l y p r e d i e ta u d i b i en o i s eo ft r a n s m i s s i o n l i n e sw i t hc o n v e y i n gv o l t a g eg r a d e ，c i r c u i t s t m c t u r e w i r e ss t m c t u r ea n de n v i r o n m e n tf a c t o r s ，g e o g r a p h i c a lf a c t o r s i st h ek e y a s p e c to f t h i st h e s i s t h i sp a p e ra n a l y s e st h ep r e s e n ta u d i b l en o i s ep r e d i c t i o nf o r m u l a s ，i nv i e w o ft h e c u r r e n tf o r m u l ao n l yc o n s i d e rt h ep o t e n t i a lg r a d i e n ta n dw i r e ss t r u c t u r e p r e d i c t l o n d e v i a t i o nl a r g e r ，t h ep r o b l e mo fa p p l i c a b l es c o p el i m i t a t i o n ，a c c o r d i n gt ot h es t u d y o f i n n u e n c ef a c t o r so nt r a n s m i s s i o nl i n e sa u d i b l en o i s e ，an e wv i e w a b o u ta u d i b l en o i s e p r e d i c t i o ni sp r o p o s e d ，w em u s tc o n s i d e rc o m p r e h e n s i v e l ye v e r y i n f l u e n c et a c t o r w h i c hi n c l u d ec o n v e y i n gv o l t a g eg r a d e ， c i r c u i ts t r u c t u r e ， w i r e ss t r u c t u r e锄d e n v i r o 衄e n tf a c t o r s ，g e o g r a p h i c a lf a c t o r s ，e t ci na u d i b l en o i s ep r e d i c t i o n b pn e u r a ln e t w o r ki su s e df o ra u d i b l en o i s ep r e d i c t i o na i m e da tt h em u l t i 。f a c t o r i na - u d i b l en o i s ep r e d i c t i o n ，t h en o n l i n e a rc o m b i n e di n f l u e n c e o fa u d i b l en o i s e c a u s e db vm u i t i f a c t o ra n dt h eb e y o n dd e s c r i p t i o nb yr e g u l a rf o r m u l ap r o b l e m i n a u d i b l en o i s ep r e d i c t i o n w eu s eb pn e u r a ln e t w o r ka l g o r i t h mw h i c hp r o v i d eh i g h l y n o n l i n e a rf i t t i n ga b i l i t y ，f l e x i b l ea n de f f e c t i v et r a i n i n gp r e d i c t i o na b i l i t y t op r e d i e t a u d i b l en o i s ea n dc a r r yo u ts o m es i m u l a t i o ne x p e r i m e n t ss o 懿t ot e s tt h er e b u s t n e s s o fo u ra l g o r i t l h n ，w e l lp e r f o r m a n c ei sa c h i e v e da n dt h ee f f e c t i v e n e s so f o u ra l g o r i t h m b a s e do nn e u r a ln e t w o r ki sp r o v e d t h e r e 盯em a n yf a c t o r s t h a tc a ni n f l u e n c ea u d i b l en o i s e ，w h i c hm a k e st h e s t r u c t u r eo ft h ea u d i b l en o i s en e u r a ln e t w o r kp r e d i c t i o nm o d e lc o m p l i c a t e d t a k et h i s p h e n o m e n o ni n t oa c c o u n t ，t h i st h e s i s b u i l d sap c ab a s e da u d i b l en o i s en e u r a l n e t w o r kp r e d i c t i o nm o d e lt op r e d i c ta u d i b l en o i s es o 硒t od e c r e a s et h ec o m p l e x i 够o t 硕士学位论文 t h ep r e d i c t i o nm o d e la n di m p r o v et h ea c c u r a c yo ft h em o d e l as i m u l a t i o ne x p e r i m e n t o fa u d i b l en o i s ep r e d i c t i o ni sc a r r i e do u tb ym a t l a bs o f t w a r ea n dt h ep r e d i c t i o n r e s u l t sa r ea n a l y z e d f i n a l l y ，c o n s i d e r i n gt h er e a la p p l i c a t i o np r o b l e mo f a u d i b l en o i s ep r e d i c t i o n ，w e u s e n e ta n dm a t l a bc o m p u t i n gs o f t w a r et oa c h i e v ew e b b a s e da u d i b l en o i s en e u r a l n e t w o r kp r e d i c t i o ns y s t e m i tm a n a g e st h et e s td a t ai n f o r m a t i o n ，p r e d i c t i o nm o d e l i n f o r m a t i o na n dr e a l i z e st h ef u n c t i o no ft r a n s m i s s i o nl i n ea u d i b l en o i s ep r e d i c t i o n k e yw o r d s ：a u d i b l en o i s ep r e d i c t i o n ；i n f l u e n c ef a c t o r ；b pn e u r a ln e t w o r k ； p c a ( p r i n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i s ) ；s i m u l a t e ；w e bi n t e r f a c e p r o j e c ts o u r c e ： g r a d u a t ej o i n tc u l t i v a t i o nb a s eo fg a n s ue l e c t r i cp o w e rr e s e a r c hi n s t i t u t ea n d l a n z h o uu n i v e r s i t yo ft e c h n o l o g y - - - g a n s ug r i de n v i r o n m e n tp r o t e c t i o ni n f o r m a t i o nm a n a g e m e n ts y s t e mp r o j e c t ( n u m b e r s ：h 1 4 2 0 0 9 0 6 ) i i i 基于神经网络的输电线路可听噪声预测模型研究 附图索引 图2 1 交流输电线路典型导线布置方式图表。9 图3 1 神经元模型示意图1 5 图3 2 阈值型转移函数1 6 图3 3s 型转移函数1 7 图3 4 分段线性转移函数1 7 图3 5 可听噪声的神经网络预测模型。2 0 图3 6 二维权空间的误差曲面分布一2 2 图3 7 网络训练过程误差曲线2 7 图4 1 不同主成分个数、不同隐含层节点个数时预测相对误差3 5 图4 21 4 个主成分权值绝对值和一3 6 图4 31 4 个主成分的权值3 6 图5 1 系统结构设计图一4 l 图5 2b p 算法结构设计图一4 1 图5 3 系统工作流程图4 2 图5 4w e bs e r v i c e s 体系结构图4 5 图5 5 样本管理模块4 8 图5 6 创建预测模型4 9 图5 7 训练样本数据拟合图一5 0 图5 8 预测可听噪声51 i v 表2 1 表2 2 表3 1 表3 2 表4 1 表4 2 表4 3 表4 4 表4 5 表4 6 硕士学位论文 第1 章绪论 1 1 课题研究背景及意义 目前我国能源和负荷的地理分布极不均衡，能源资源和生产力呈逆向分布， 能源丰富地区远离经济发达地区的特点，决定了我国势必要建设远距离、大容量 的超高压特高压输电系统i l 】。发展交流超特高压电网，可以节约输电线路走廊和 变电站占地面积、减少线路的功率损耗、减少故障率，节约成本，有利于简化电 网的网络结构，提高传输容量和传输距离，对于满足我国电力需求的持续快速增 长，优化能源资源配置方式，实现节约型和可持续发展社会具有重要的意义1 2 】。 随着电压等级发展到超特高压阶段，电磁环境问题已成为超特高压交流输电线路 设计、建设和运行中必须考虑的重大技术问题。输电线路的电磁环境参数主要包 括工频电、磁场、无线电干扰和可听噪声四个方面【l 】。由于输电线路电磁环境参 数中工频电磁场、无线电干扰的影响听不到，看不见，不太容易引起人们的注意。 在实际测量时，受周围环境影响小，现有的测量仪器容易测量，测量准确。对于 它们的预测，现有的预测方法普遍适用，预测准确度高。可听噪声则不然，所以 对可听噪声准确预测的研究更迫切，更具有意义。 超特高压输电线路电晕放电产生的可听噪声是指环绕在导线周围的空气电 离放电时所产生的声频干扰，是一种人耳能听得见的噪声i l ，2 】。宽频带噪声( 破裂声、 吱吱声或嘶嘶声) 和频率为1 2 0h z ( 或1 0 0h z ) 及其整数倍的纯声是交流输电线路可 听噪声具有的两个特征分量。宽频带噪声是交流噪声的主要成分，是由于导线表 面在空气中的电晕放电产生杂乱无章的脉冲所造成的；交流纯声是由于导线周围 电荷的来回运动使空气压力变换方向所致【3 】。与有同一声压级的一般环境噪声相 比，通常超特高压输电线路的可听噪声更令人厌烦。过去由于电压等级不高输电 线路引起的可听噪声通常很小没有引起人们的注意。目前国内已经有多条5 0 0 k v 交 流及_ + 5 0 0 k v 直流输电线路投入运行，交流7 5 0 k v 输电线路已在西北电网运行，特 高压交直流输电线路也在建设之中，输电线路的可听噪声问题显得越来越突出。 对于超特高压线路，可听噪声将成为很突出的矛盾，使得线路附近的居民以及在 邻近线路工作的人们感觉到烦躁不安、难以忍受，所以可听噪声问题如果处理不 好，会影响输电线路附近人员的正常生活和工作，引起输电线路周围居民的抱怨 和投诉，近年来关于超特高压输电线路扰民的投诉案件逐年增长。根据国内外对 超特高压线路的研究经验，在建立输电线路时要考虑导线电晕放电引起的可听噪 声影响，必须将其限制在一定的水平，才不会引起沿线居民的投诉和抱怨【1 3 】。 对于超特高压输电线路，可听噪声是确定线路的设计参数、保证线路安全可 基于神经网络的输电线路可听噪声预测模毽研究 靠运行和降低超特高压工程建设运行成本、满足环境保护要求等的主要考虑因素 【4 】。在电网环境评估的实地测量中，需要测量大量输电线路的可听噪声，可听噪 声的测量受周围环境影响较大，需要选择背景噪声影响较小的时机进行测量，测 量耗时多且费力大。为帮助线路设计人员选择合理的输电线路导线型式，为了解 决电网环境测评人员测量时费时费力等问题，开展具有通用性强、预测准确度高 的输电线路可听噪声预测模型系统的研究将具有实际的应用价值。 传统的可听噪声预测模型通过试验线段或电晕笼【5 j 得到，只考虑线路本身的特 点进行预测，面临适用条件的约束、预测误差偏大，在实际线路设计过程应用时 将会受到一定程度的限制。由于输电线路可听噪声还受环境1 6 】和地理位置等因素的 综合影响，且各影响因子之间表现出的高度非线性和不确定性，难以用规则的公 式来描述。而人工神经网络是通过对人脑神经系统的结构、活动机制、功能及信 息处理机理的认识，由大量功能比较简单的形式神经元相互连接构成的复杂的、 新型的信息处理网络【7 1 。它具有很多与人类智能相似的特点，诸如结构与处理的并 行性，知识分布存储，很强的容错性，鲁棒性和自学习、自适应、自组织能力，通 过学习具备适应外界环境的能力，模式识别能力和综合推理能力等【7 滞】，近年来已应 用于国内外各领域的预测研究，应用神经网络预测全国私人汽车拥有量，为交通公 路部门以及汽车行业的规划和决策提供了有力依据【9 l ：神经网络应用于电力系统短 期负荷预测的研究，预测的精度高，增强电力系统运行的安全性，改善电力系统 运行的经济性【1 0 1 ；文献【1 1 1 1 1 2 】中将神经网络运用到道路交通噪声，城市环境噪声 的预测中，提高了预测的准确性，比传统预测模型具有更多优势，等等。 因此，本课题充分利用神经网络预测的优势，研究将神经网络用于输电线路 可听噪声的预测，设计实现输电线路可听噪声神经网络预测模型系统，帮助需要 通过可听噪声定量预测来辅助完成决策任务的人员更准确的作出决策，将具有较 好的应用前景。 1 2 可听噪声的国内外研究现状 1 2 1 可听噪声的国外研究现状 国际上对交流特高压输电技术的研究开始于2 0 世纪6 0 年代中期，目前已经取 得了很大进展。迄今，美国、巴西、日本、前苏联、意大利、加拿大、印度等国 都进行了交流特高压输电技术的研究【i l 。有些国家的交流特高压输电技术已进入了 工业性试验阶段。国外对输电线路可听噪声的研究和特高压输电技术的研究基本 上市同步的，研究涉及可听噪声的产生原理、声学特征、测量手段和降噪方法等p j 。 美国、日本、意大利和加拿大等国家根据实验及长期的实测数据，提出了相应的 超、特高压输电线路可听噪声的预测公式。目前，预测可听噪声的公式有两种类 型，一种是用于特定架线形式、特定的电压等级的计算公式，它们基于三相线路 2 硕士学位论文 或试验线路的实测数据得出；另一种公式可以用于不同的线路结构，它们多数是 基于三相线路或试验线路的实测数据得出，也有的是基于单相线路和试验笼的实 测数据发展而来。近年来，y a n g kw a n g h o 等人通过对世界各国、研究院、公司归 纳总结出的可听噪声计算公式的比较和总结，得出美国邦纳维尔电力局( b p a ) 推 荐的公式具有较好的代表性和准确性。b p a 可昕噪声预测公式是依据不同电压等 级、不同分裂方式的试验线段的长期实测数据推导得出的，它计算的是输电线路 5 0 累计百分声压级o p l 5 0 l l 引。对非对称分裂导线的可听噪声，美国和意大利进行 了实测，但未得到有效的预测公式。各国对输电线路噪声的研究正在构筑理论分 析的数学模型，如建立输电线路声源数学模型。对运行线路的噪声预估，使用一 些模拟计算软件，如：s o u n d p l a n 、s y s n o i s e 等【3 1 4 17 】对输电线路噪声场进行分析 计算。还可以用加拿大s e s 公司的c d e g s 软件包中s e s e n v i r o n 模块进行仿真计 算，分析导线对地高度、相序布置、分裂导线的根数、分裂间距、分裂导线单根 直径等各因素对输电线路可听噪声的影响1 1 8 】。各国对交直流超、特高压输电线路 的可听噪声大小的限值，还没有统一的标准【l 们。 1 2 2 可听噪声的国内研究现状 我国对输电线路可听噪声进行研究开始于2 0 世纪9 0 年代，主要的研究机构有 中国电力科学研究院、武汉高压研究院、中南电力设计院等科研机构和电网运行 单位1 1 9 。2 l j 。国内对输电线路噪声的研究集中在对运行的输电线路可听噪声的测量 和降低噪声的措施上，实地测量可听噪声主要使用杭州爱华公司的a w a 6 2 7 0 + 2 2 j 噪声测量仪，降低噪声主要提出了增加分裂导线的直径、增加分裂导线的数量【2 0 1 、 改变分裂导线的间距等方法。近年来，随着特高压交直流输变电工程项目的开展， 国内对可听噪声影响因素进行了深入细致的定性分析研究，取得了很大的进展。 国网电力科学研究院、武汉高压研究院、清华大学等科研机构对很多线路进行了 可听噪声的预估计算和通过同类型输电线路可听噪声实测数据的类比预测可听噪 声的大小，并利用电晕笼实验对不同架线形式、不同导线类型、不同环境等状况 下的导线进行了包括可听噪声在内的试验，为高压交流线路架设选型提供了重要 参考数据2 2 彩】。我国对输电线路的可听噪声预测通常也采用b p a 公式 2 0 , 2 1 】，但未 制定相关限值标准。由于采用4 分裂导线的5 0 0 k v 线路可听噪声水平很低，因此未 加以控制；在7 5 0 k v 输电线路设计中，可听噪声要限制在小于5 8 d b ( a ) ( 该值是在 湿导线情况下) 的范围1 3 j 。 1 3 可听噪声预测方法总结及现有方法存在不足 l - 3 1 可听噪声预测方法总结 目前，国内外普遍用于可听噪声预测的计算公式测试均在下雨条件下，大体 可分两大类：一是依据特定架线形式所得出的公式；二是适用各种架线形式的一 3 基于神经网络的输电线路可听噪声预测模型研究 1 类公式的通式是在相同的架线形式结构、不同的距离尺寸下面测量得 到的。这类公式主要指a e p 公式和o n t a u r i o h y d r o 公式1 2 5 ，2 6 1 ，这两个公式都是在电压 小于1 0 0 0 k v ，单回路水平结构下测试得到的，只适用于和测试类型相同结构的线 路。第2 类公式对单相导线的噪声进行叠加来计算整个线路的噪声。这类公式的通 式为： 单相线路的a 声级a n 的计算公式 2 5 , 2 6 】为： a n = k 。f l q ) + k ：f 2 ( r l ) + k 3 f 3 ( d ) + k 。f 。( d ) + a n 。+ k ( 1 1 ) 线路的a 声级s l a 为： 瓯= 1 0 1 0 9 1 0 删o ( 1 2 ) i - i 式( 1 1 ) 中：g 为最大电位梯度的平均值，n 为导线分裂根数，d 为分裂子导线 直径，d 为从相导线到可听噪声测量仪器所在位置的空间距离( m ) ，a n o 为可听噪 声的校正常数。 此通式具体包括如下公式： 1 ) b p a 公式 a n = 1 2 0 1 0 9 9 + l d o g n + 5 5 1 0 9 d - 11 4 1 0 9 d + a n o( 1 3 ) 式( 1 3 ) 中：g ，n ，d ，d ，a n o 与式( 1 1 ) 中该量含义相同。 舯。k = 臀等心。= 篇三芽黼环境要求为雨适 用于电压为2 3 0 - 1 5 0 0 k v ，分裂导线小于1 6 根，导线半径为1 - - - 3 2 5 c m 之间的线路。 2 ) i r e q 公式 a n = 7 2 1 0 9 9 + 2 2 7 1 0 9 n + 4 5 8 1 0 9 d - 11 4 1 0 9 d 一5 7 6( 1 4 ) 式( 1 4 ) 中：g ，n ，d ，d 与式( 1 1 ) 中该量含义相同；测试条件为最大雨； 电压等级为3 4 5 - 1 5 0 0 k v ，分裂导线根数至少为2 。 3 ) e n e l 公式 a n = 8 5 1 0 9 9 + 1 8 1 0 9 n + 4 5 1 0 9 d - 1 0 1 0 9 d - 7 1 + k( 1 5 ) 式( 1 5 ) 中：g ，n ，d ，d 与式( 1 1 ) 中该量含义相同； 其中：k = 三：主三，测试条件为大雨；电压适用范围：4 。1 2 。k v ，分裂 导线根数一般小于1 0 ，导线半径要求在1 2 5c m 范围内的线路。 4 ) g e 公式 l 。雨的可听噪声为： a n 5 = - 6 6 5 啦o l o g n + 4 4 1 0 9 d - 1 0 1 0 9 d - 0 0 2 d + a n o + k l + k 2( 1 6 ) 其中： 4 式( 1 6 ) 中：g ，n ，d ，d 与式( 1 1 ) 中该量含义相同，b 为等效半径。 l 舶雨的可听噪声为： a n 5 0 2 - a n 5 世 ( 1 7 ) 式( 1 7 ) 中： a a = ，4 2 9 。9 1 4 一2 。g 。4 一9 8 - 【8 ( n 2 一。) d b 】：三三 一f 2 4 4 ( d - o 2 4 ) n 8 g c 一1 【2 4 4 ( d 一0 2 4 ) 一o 2 5 ( n 一8 ) 】n 8 测试条件为雨天的l 蚰和l ，：适用范围为电压2 3 0 1 5 0 0 k v ，分裂导线根数不 大于1 6 ，导线半径在1 - 3 e r a 的线路。 5 ) e d f 公式 a n = 1 5 1 0 9 n + 4 5 d - 1 0 1 0 9 d + a n o ( 1 8 ) 式( 1 8 ) 中a n 。依赖于g 的选取；n ，d ，d 与式( 1 1 ) 中该量含义相同测试条 件为大雨；适用范围为4 0 0 - 1 5 0 0 k v ，分裂导线根数不大于6 ，导线半径在1 一- 3 e m 的线路。 6 ) f g h 公式 a n = 2 9 + 1 8 1 0 9 n + 4 5 1 0 9 d - 1 0 1 0 9 d - 0 3( 1 9 ) 式( 1 9 ) 中g ，n ，d ，d 与式( 1 1 ) 中该量含义相同；测试条件为最大雨的情 况下；适用范围为分裂导线根数不大于6 ，导线半径在l - - 3 e m 的线路。 以上所述的可听噪声预测公式，各自有其使用的线路结构和电压等级范围， 而且公式普遍用于下雨的情形。 目前，国家电网公司用基于相关向量机【2 7 1 的方法，对交流特高压输电线路可 听噪声的预测进行研究，预测分析了1 0 0 0 k v 交流单回路和同塔双回架空输电线路 在不同结构方式下的可听噪声值，为高压输电线路优化设计提供参考。 1 3 2 预测方法存在不足及新方法提出 传统的可听噪声预测模型是通过试验线段或电晕笼【5 1 得到，测试条件单一， 均是在下