1.一种基于BP神经网络的配电电缆绝缘层实时温度计算方法，其特征在于该方法执行如下步骤：
1）获取配电电缆部分参数作为训练样本和测试数据，所述配电电缆部分参数包括配电电缆导体的运行电流、电缆的外表皮实时温度、电缆的绝缘层实时温度；
2）建立三层BP神经网络，包括输入层、隐含层、输出层，其输入为配电电缆导体的运行电流和电缆的外表皮实时温度，其输出为配电电缆的绝缘层实时温度；
3）以获取的配电电缆运行数据作为训练样本，将人工鱼群算法与神经网络相结合，训练网络得到最优的神经网络结构；
4）将实时采集的配电电缆导体运行电流和外表皮温度输入到步骤3中训练好的BP神经网络模型，便可以输出配电电缆的绝缘层实时温度。
2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的配电电缆绝缘层实时温度计算方法，其特征在于：所述输入层包括至少两个神经元，所胡输出层包括至少一个神经元，隐含层包括至少三个神经元，最多不超过九个神经元。
3.根据权利要求2所述的基于BP神经网络的配电电缆绝缘层实时温度计算方法，其特征在于：所述隐含层的神经元个数是通过多次的不同网络训练结果确定；通过训练不同隐层神经元个数的BP神经网络，选择输出误差小且计算速度快的BP神经网络，即确定该BP神经网络的隐含层的神经元个数。
4.根据权利要求1所述一种基于BP神经网络的配电电缆绝缘层实时温度计算方法，其特征在于：在步骤3中所述将人工鱼群算法与神经网络相结合，以输出误差最小为寻优对象，在BP神经网络训练过程中，不断调整BP神经网络的连接权值和阈值，进而获得最优的BP神经网络结构。