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基于微氣象的輸電線路覆冰預(yù)測技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-02-04 03:06
  輸電線路覆冰對(duì)輸電網(wǎng)的安全運(yùn)行有著巨大的破壞性,惡劣的微氣象環(huán)境是輸電線路形成覆冰的主要原因,且在局部區(qū)域微氣象環(huán)境不變,因此本文從微氣象角度出發(fā)預(yù)測輸電線路的覆冰厚度。在自然狀態(tài)下,輸電線路覆冰厚度呈非線性增長態(tài)勢,且形成的微氣象影響因素眾多,難以通過簡單的擬合函數(shù)來進(jìn)行覆冰厚度短期預(yù)測。針對(duì)以上問題,本文引入強(qiáng)非線性逼近能力、強(qiáng)泛化能力和強(qiáng)自適應(yīng)能力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸電線路覆冰厚度進(jìn)行短期預(yù)測。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最優(yōu)、過擬合、低穩(wěn)定性等缺點(diǎn),結(jié)合思維進(jìn)化算法(MEA)較強(qiáng)的全局搜索能力,利用思維進(jìn)化算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立基于微氣象的MEABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、大氣壓強(qiáng)和光照強(qiáng)度等六個(gè)微氣象影響因素作為輸入矢量,訓(xùn)練一個(gè)高精度的輸電線路覆冰厚度的短期預(yù)測模型。建立GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型作對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明MEABP預(yù)測模型能更加準(zhǔn)確穩(wěn)定的預(yù)測出短期輸電線路覆冰厚度。考慮到我國復(fù)雜的地形地勢地理情況,輸電線路周圍200m范圍內(nèi)的湖泊、河流、水庫等大水域區(qū)域?qū)χ車諝鉂穸瘸D暝斐捎绊?因此本文建立一個(gè)局部地理位置覆冰厚度修正模型,用一個(gè)地理位置修正值...

【文章頁數(shù)】:55 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1斷線

圖1-1斷線

隨著國民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,我國的電力需求量與日俱增,電網(wǎng)的基礎(chǔ)建設(shè)逐步加快,覆蓋面積也越來越廣,因此輸電線路也越來越多,電網(wǎng)也朝著更高效智能化發(fā)展。人們的生活與電密不可分,電力系統(tǒng)的安全高效及時(shí)穩(wěn)定的運(yùn)行直接影響著生產(chǎn)和生活。電能的傳輸是整個(gè)電網(wǎng)運(yùn)行的重要環(huán)節(jié),所以輸電線路的安全變....


圖1-2倒塔據(jù)歷年冰災(zāi)事故統(tǒng)計(jì),冰災(zāi)造成桿塔倒塌、導(dǎo)線斷裂脫落、導(dǎo)線舞動(dòng)、絕

圖1-2倒塔據(jù)歷年冰災(zāi)事故統(tǒng)計(jì),冰災(zāi)造成桿塔倒塌、導(dǎo)線斷裂脫落、導(dǎo)線舞動(dòng)、絕

隨著國民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,我國的電力需求量與日俱增,電網(wǎng)的基礎(chǔ)建設(shè)逐步加快,覆蓋面積也越來越廣,因此輸電線路也越來越多,電網(wǎng)也朝著更高效智能化發(fā)展。人們的生活與電密不可分,電力系統(tǒng)的安全高效及時(shí)穩(wěn)定的運(yùn)行直接影響著生產(chǎn)和生活。電能的傳輸是整個(gè)電網(wǎng)運(yùn)行的重要環(huán)節(jié),所以輸電線路的安全變....


圖2-1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

圖2-1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[47]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入隱含層又分為單隱含層和多隱含層,層與層之點(diǎn)是信息前向傳播而誤差反向傳播,在信息前隱含層最終傳到輸出層,各層之間的神經(jīng)元狀誤差反向傳播就是輸出層輸出與期望輸出誤差進(jìn)行誤差反向傳播,調(diào)整各層之間的網(wǎng)絡(luò)的權(quán)輸出誤差滿足停止要求為止。直接影....


圖2-2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)步驟圖

圖2-2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)步驟圖

圖2-2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)步驟圖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然有良好的泛化能力,也在非線性預(yù)測方面有很強(qiáng)的P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用梯度下降法進(jìn)行尋優(yōu),使得網(wǎng)絡(luò)容易陷入局況,降低網(wǎng)絡(luò)性能[48,49]。部極小化問題:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過修改網(wǎng)絡(luò)權(quán)值來逐漸逼近過程中是沿著局部方向來進(jìn)行調(diào)整的,這就會(huì)使得在局....



本文編號(hào):3895105

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