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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司经济技术研究院;国网甘肃省电力公司申请的专利一种复杂微气候下覆冰导线舞动的智能预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115640724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211284697.0，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种复杂微气候下覆冰导线舞动的智能预测方法是由王仕俊;张文明;梁魁;冯燕军;王星;田云飞;白文远;尤峰;王定刚设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂微气候下覆冰导线舞动的智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂微气候下覆冰导线舞动的智能预测方法。该方法通过构建导线有限元模型，识别静止状态下导线的三分力系数后，分析导线有限元模型的动力特性，采用谐波叠加法形成强迫振动位移时程信号构建强迫振动系统，利用强迫振动系统强迫导线有限元模型振动，获取每次强迫振动时导线的颤振导数，得到训练数据集，构建长短期记忆深度学习网络并利用训练数据集训练其建立非线性气动力降阶模型，基于导线有限元模型和非线性气动力降阶模型，构建风‑导线‑输电塔体系耦合有限元模型，预测复杂微气候下覆冰导线的位移，判断导线是否产生舞动。本发明实现了对导线舞动行为的准确预测，为保障恶劣气候环境下输电线路的安全运行奠定了基础。

本发明授权一种复杂微气候下覆冰导线舞动的智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂微气候下覆冰导线舞动的智能预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1，利用流体力学仿真软件构建导线有限元模型，识别静止状态下导线的三分力系数； 步骤2，分析导线有限元模型的动力特性，采用谐波叠加法形成强迫振动位移时程信号，构建用于强波导线振动的强迫振动系统； 步骤3，利用强迫振动系统多次引发导线有限元模型发生强迫振动，获取每次强迫振动时导线的颤振导数，得到多组训练数据，构建训练数据集； 步骤4，构建长短期记忆深度学习网络，并利用训练数据集对长短期记忆深度学习网络进行训练，建立非线性气动力降阶模型； 步骤5，基于导线有限元模型和非线性气动力降阶模型，构建风-导线-输电塔体系耦合有限元模型，预测复杂微气候下覆冰导线的位移，判断导线是否产生舞动； 所述步骤5中，具体包括以下步骤： 步骤5.1，根据待预测导线的结构，获取导线节点数量，建立分别针对各导线节点数量建立非线性气动力降阶模型，并对各非线性气动力降阶模型进行初始化，得到导线-输电塔有限元模型，再根据导线节点间距确定各导线节点单位长度所施加气动力的倍数，分别计算得到各导线节点所对应的气动力后，将各导线节点的气动力与设置的倍数相乘，得到施加于导线上的风荷载； 步骤5.2，利用有限元分析软件，建立风-导线-输电塔体系耦合有限元模型，计算零风速稳态下导线的位移量Dstatic并作为初始位移； 步骤5.3，利用有限元分析软件，对风-导线-输电塔体系耦合有限元模型进行瞬态分析，实时获取风-导线-输电塔体系耦合有限元模型中各导线节点的位移量； 步骤5.4，根据风-导线-输电塔体系耦合有限元模型中各导线节点的位移量，利用非线性气动力降阶模型计算各导线节点的气动力并与设置的倍数相乘，形成风载数据； 步骤5.5，利用有限元分析软件，调整风-导线-输电塔体系耦合有限元模型的瑞雷阻尼，使得风-导线-输电塔体系耦合有限元模型的结构模态阻尼比大于1； 步骤5.6，利用非线性气动力降阶模型计算气动力，并计算一个时间步Δt后风-导线-输电塔体系耦合有限元模型中导线的位移DΔt； 步骤5.7，根据步骤5.6中获取的导线位移DΔt，输入至长短期记忆深度学习网络中，利用非线性气动力降阶模型重新计算各导线节点的气动力参数，并将各导线节点的气动力与设置的倍数相乘，更新风载数据； 步骤5.8，利用再激活方法，重复步骤5.6和步骤5.7后，得到风-导线-输电塔体系耦合有限元模型停止静风效应时刻tsw所对应的导线位移，利用静风效应停止时的导线位移计算得到静风效应停止时的气动力参数，更新气动力参数； 步骤5.9，调整风-导线-输电塔体系耦合有限元模型的瑞雷阻尼，使得风-导线-输电塔体系耦合有限元模型的结构模态阻尼比变为正常值； 步骤5.10，利用再激活方法，在静风效应停止后继续重复步骤5.6和步骤5.7，令风-导线-输电塔体系耦合有限元模型中的导线在静风稳定状态下发生振动，继续根据风-导线-输电塔体系耦合有限元模型中导线的位移更新气动力参数和风载数据，获取导线的响应时程曲线，进入步骤5.11； 步骤5.11，根据导线的响应时程曲线对导线进行颤振时域分析，若导线响应时程曲线的幅值突然增大或发散，则判定导线发生舞动，否则，则判定导线未发生舞动。

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