基于RBF神经网络的输电线路覆冰短期预测研究

发布时间：2017-08-29 08:22

  本文关键词：基于RBF神经网络的输电线路覆冰短期预测研究

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【摘要】：本文提出了一种基于RBF神经网络的输电线路覆冰短期预测方法。首先介绍了RBF神经网络的基本原理及算法;然后对覆冰监测终端实测数据进行了误差剔除、缺失数据补充以及数据归一化等预处理;在此基础上,通过比较不同输入因子下模型的准确度,确定最佳建模方案;进一步通过实例验证了这一覆冰预测模型的准确性。研究结果表明,基于RBF神经网络的输电线路覆冰短期预测模型,在选取了恰当的输入因子的情况下,可以较好的实现输电线路覆冰的短期预测。
【作者单位】： 河源供电局;东莞供电局;
【关键词】： 覆冰 输电线路 RBF神经网络 微气象 短期预测
【分类号】：TP183;TM752
【正文快照】： 1概述线路覆冰灾害是电力系统最严重的威胁之一,输电线路覆冰有可能导致输电线路过荷载,绝缘子串覆冰闪络,导线舞动以及发生不均匀覆冰或不同期脱冰事故,将造成巨大的经济损失。1932年美国开始了对架空线路覆冰事故的记录,1998年1月加拿大魁北克、安大略等省遭遇史无前例的冰

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