输电线路覆冰载荷在线检测分析与神经网络预测研究

王林; 罗毅; 姚毅

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输电线路覆冰载荷在线检测分析与神经网络预测研究

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线路覆冰是威胁输电线路安全的最主要因素之一。在实时实验数据和力学研究的基础上,提出了一种基于BP神经网络的覆冰厚度及重量的预测模型。预测模型以输电线路所处的温度、湿度、风向等为输入量,以覆冰厚度为输出量,网络隐含层单元个数与中心向量采用正交最小二乘法(orthogonal least squares,OLS)。在此基础上再通过专家软件来分析覆冰情况,给出了预测及预警信息。仿真结果表明,符合预期效果,实现了对覆冰载荷在线监测和覆冰厚度的预测,将其误差控制在一个较小的范围。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2012年第2期|254-258|共5页
作者
王林; 罗毅; 姚毅;
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作者单位

四川理工学院自动化与电子信息学院;

四川自贡643000;

人工智能四川省重点实验室;

四川自贡643000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
覆冰; BP神经网络; 正交最小二乘法(OLS); 冰灾;

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