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公开(公告)号:CN103914740A
公开(公告)日:2014-07-09
申请号:CN201410123129.1
申请日:2014-03-28
摘要: 本发明提供了一种基于数据驱动的输电线路覆冰预测与自校正方法,包括输电线路、覆冰监测终端、覆冰监测终端采集数据处理系统、历史信息库、自校正覆冰预测模块、覆冰预测结果库和覆冰预测结果展示IED,其中,自校正覆冰预测模块中包括结果比较子模块、模块校正子模块和输电线路覆冰预测模型,历史信息库包括输电线路周围的温湿度、风速和时效因子等历史数据。采用非线性时间序列分析法和BP神经网络学习法对历史信息库中数据进行分析建模,建立输电线路覆冰预测模型进行预测,在输电线路上安装覆冰监测终端实时采集覆冰参量数据,通过覆冰终端采集数据处理系统计算并触发自校正覆冰预测模块的运行,提高输电线路覆冰预测模型的自适应和准确性。
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公开(公告)号:CN103914740B
公开(公告)日:2017-07-28
申请号:CN201410123129.1
申请日:2014-03-28
摘要: 本发明提供了一种基于数据驱动的输电线路覆冰预测与自校正方法,包括输电线路、覆冰监测终端、覆冰监测终端采集数据处理系统、历史信息库、自校正覆冰预测模块、覆冰预测结果库和覆冰预测结果展示IED,其中,自校正覆冰预测模块中包括结果比较子模块、模块校正子模块和输电线路覆冰预测模型,历史信息库包括输电线路周围的温湿度、风速和时效因子等历史数据。采用非线性时间序列分析法和BP神经网络学习法对历史信息库中数据进行分析建模,建立输电线路覆冰预测模型进行预测,在输电线路上安装覆冰监测终端实时采集覆冰参量数据,通过覆冰终端采集数据处理系统计算并触发自校正覆冰预测模块的运行,提高输电线路覆冰预测模型的自适应和准确性。
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