【摘 要】
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对湖南省电网覆冰的历史数据和众多长期气象因子进行统计分析,提取与湖南电网覆冰相关的影响因子,并通过模糊识别方法对这些影响因子进行筛选,得到湖南电网覆冰的长期预报因
【机 构】
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长沙理工大学,国家电网公司输变电设备防冰减灾技术重点实验室
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对湖南省电网覆冰的历史数据和众多长期气象因子进行统计分析,提取与湖南电网覆冰相关的影响因子,并通过模糊识别方法对这些影响因子进行筛选,得到湖南电网覆冰的长期预报因子,并建立BP神经网络的湖南电网覆冰长期预报模型,对2007—2010年湖南电网的覆冰天数进行预报。在影响因子的基础上建立了传统的逐步线性回归模型,比较结果表明模糊识别和神经网络相结合的预报模型要优于逐步线性回归模型,对电网防冻融冰计划具有指导意义。
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