GA优化TS-FNN的架空线路荷载风险预测

极端天气下组合荷载的冲击对架空线的运行可靠性产生严重影响，研究架空线路风险预测与评估在预防线路事故中具有现实意义。架空线路荷载风险预测属于求解强耦合时变非线性系统问题，难以建立精确的数学模型求解。基于线路荷载-强度的随机特性与干涉原理以及模糊预测理论，建立了基于GA优化T-S模糊神经网络的线路风险预测模型，提取极端天气下的气象信息典型特征值风速、覆冰厚度、降雨量、气温作为模型输入量，以线路失效概率划分的时间尺度上线路的荷载风险状态作为预测输出量，并采用遗传算法对模糊神经网络参数进行优化。同采用传统理论计算模型和自适应模糊神经网络模型相比，所建立模型具有计算速度快、预测准确度高的优点。具体应用实例验证了模型的实用性和高效性。