本文關鍵詞：基于數據驅動算法和LS-SVM的輸電線路覆冰預測　出處：《電力系統(tǒng)自動化》2014年15期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 輸電線路 短期覆冰預測 最小二乘支持向量機 k均值鄰近算法

【摘要】：輸電線路的嚴重覆冰給電網的安全生產帶來了極大的危害。針對線路覆冰與氣象條件的數學描述模型不能很好地反應冰厚與微氣象條件的關系和基于全局數據的智能覆冰預測算法復雜、準確度低,無法實現(xiàn)在線預測的難題,文中采用數據驅動的思想,以矢量的方式看待覆冰樣本數據,提出一種基于數據驅動算法和最小二乘支持向量機(LS-SVM)覆冰預測模型。該方法在k均值鄰近算法的基礎上對覆冰歷史數據進行優(yōu)化選擇,充分利用LS-SVM需求樣本數量少、訓練速度快、泛化能力強等特點對輸電線路覆冰模型進行快速建模。算例表明了所提算法的有效性和正確性。
[Abstract]:The severe icing of transmission lines has brought great harm to the safety of the power network. The mathematical description model of the line icing and meteorological conditions can not well reflect the relationship between the ice thickness and the micrometeorological conditions, and based on the global data, the model can not well reflect the relationship between the ice thickness and the micrometeorological conditions. Intelligent ice prediction algorithm is complex. Because of the low accuracy, it is difficult to realize the on-line prediction. In this paper, the idea of data-driven is used to treat the ice-covered sample data in the way of vector. A prediction model of ice coating based on data-driven algorithm and least squares support vector machine (LS-SVM) is presented, which optimizes the selection of icing history data based on k-means proximity algorithm. Taking full advantage of the characteristics of LS-SVM, such as small number of samples, fast training speed and strong generalization ability, the fast modeling of icing model of transmission lines is carried out. An example is given to show the validity and correctness of the proposed algorithm.
【作者單位】： 南京工程學院電力工程學院;國網浙江省電力公司運營監(jiān)控中心;
【分類號】：TM752
【正文快照】： 0引言輸電線路長期曝露野外,承受著自然界各種因素的侵蝕,已成為電力系統(tǒng)中最為脆弱的部分[1-2]。近幾年來,由于極端氣候的影響,在南方寒冷的冬季極易引起線路的嚴重覆冰,因此,如何防治輸電線路的覆冰災害已成為智能電網建設中亟待解決的問題之一[3]。國內外眾多學者對電力線

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1419617