一种基于历史数据的输电线路覆冰增长快速预测方法

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2008年初极端冰雪灾害给中国南方输电线路造成了极大破坏,引起了对架空输电线路覆冰模型研究的重视.导线覆冰增长的物理过程极为复杂,受气候环境多变和气象、季节、地形地理条件、海拔、线路走向、导线本身等各种复杂因素的影响,给基于在线监测数据预测短期覆冰增长带来困难.提出一种基于在线监测的覆冰厚度历史数据的覆冰发展趋势快速预测方法——组合灰色神经网络预测模型.首先远程采集力学数据,根据模型求得覆冰厚度的历史数据;然后分别建立GM(1,1)、Verhulst和DGM(1,1)三种灰色模型,得到三组覆冰厚度趋势数据;最后将三组数据作为神经网络输入,得到覆冰趋势曲线.以云南电网和广西电网典型的两次不同类型覆冰过程为例进行了验证.结果表明,在缺乏微气象和地形条件的贫信息状态下,此模型在覆冰增长快速预测中是适用的,有效的.
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