基于遗传算法与模糊逻辑融合的线路覆冰预测

发布时间：2017-10-05 13:46

  本文关键词：基于遗传算法与模糊逻辑融合的线路覆冰预测

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【摘要】：针对输电线路覆冰预测问题,提出了一种基于遗传算法与模糊逻辑融合的线路覆冰预测模型建立方法,同时对遗传算法与模糊逻辑融合理论及实际应用进行了研究与探讨。首先统计贵州电网8条输电线路的历史覆冰现场监测数据,对现场数据通过学习算法产生模糊规则。其次组合产生的模糊规则和先前的专家经验模糊规则,建立组合模糊规则库。接着运用遗传算法对输入—输出论域模糊划分、组合模糊规则库及隶属函数等覆冰模糊系统参数进行优化。最后通过贵州电网2014年的覆冰现场监测数据,验证优化后的线路覆冰预测模型。预测结果表明:覆冰厚度在0~5 mm之间,预测平均相对误差为0.016 5%,5~10 mm之间预测平均相对误差为-0.165%,10~18mm之间预测平均相对误差为3.34%。
【作者单位】： 西安工程大学电子信息学院;西安电子科技大学电子工程学院;
【关键词】： 输电线路 在线监测 覆冰 覆冰预测 遗传算法 模糊逻辑 组合规则库
【基金】：国家自然科学基金(51177115) 陕西省重点科技创新团队计划(2014KCT-16) 西安工程大学控制科学与工程重点学科建设经费资助项目(107090811)~~
【分类号】：TM752
【正文快照】： 0引言1线路覆冰是受环境温度、湿度、冷暖空气对流、环流以及风等气象因素决定的物理现象;同时受山脉走向、坡向与分水岭、台地、风口、江湖水体、海拔高度等地形因素影响及导线温度、挂高及线径等导线特性因素影响。我国输电线路覆冰主要发生——在西南、西北及华中地区,线路

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本文编号：977155