输电线路累积覆冰一旦达到一定的极限厚度形成冰灾会对电网设计和稳定运行带来巨大威胁,线路建设初期若未能考虑极端覆冰情况则极易造成线路倒塌、供电中断等重大影响,因此,科学合理的对短期输电线路覆冰厚度进行预测和长期输电线路的极值覆冰进行准确估计是电网规划人员确定线路规划设计标准所必须解决的一个重要难题.每一种特定的模型都包含了一定的样本信息,单个模型一般难以全面地反映变量间的相互变化规律.如果对多种预测模型进行有机组合,它就能够十分有效的利用多种有用信息,全面而准确的地反映系统的变化规律,减少数据变化的随机性,从而提高预测精度.本文中建立的灰色神经网络组合预测模型采用典型的三层网络结构,即输入层、隐含层、输出层,既把灰色GM(1,1)、DGM(2,1)和Verhulst模型所得到的预测值作为输入层,采用一个隐含层,传递函数为“S”型函数和输出层,输出G-ANN组合预测值,模型结构见图1.