CAJ | 학술논문

2008年初极端冰雪灾害给中国南方输电线路造成了极大破坏,引起了对架空输电线路覆冰模型研究的重视.导线覆冰增长的物理过程极为复杂,受气候环境多变和气象、季节、地形地理条件、海拔、线路走向、导线本身等各种复杂因素的影响,给基于在线监测数据预测短期覆冰增长带来困难.提出一种基于在线监测的覆冰厚度历史数据的覆冰发展趋势快速预测方法——组合灰色神经网络预测模型.首先远程采集力学数据,根据模型求得覆冰厚度的历史数据；然后分别建立GM(1,1)、Verhulst和DGM(1,1)三种灰色模型,得到三组覆冰厚度趋势数据；最后将三组数据作为神经网络输入,得到覆冰趋势曲线.以云南电网和广西电网典型的两次不同类型覆冰过程为例进行了验证.结果表明,在缺乏微气象和地形条件的贫信息状态下,此模型在覆冰增长快速预测中是适用的,有效的.
2008년초겁단빙설재해급중국남방수전선로조성료겁대파배,인기료대가공수전선로복빙모형연구적중시.도선복빙증장적물리과정겁위복잡,수기후배경다변화기상、계절、지형지리조건、해발、선로주향、도선본신등각충복잡인소적영향,급기우재선감측수거예측단기복빙증장대래곤난.제출일충기우재선감측적복빙후도역사수거적복빙발전추세쾌속예측방법——조합회색신경망락예측모형.수선원정채집역학수거,근거모형구득복빙후도적역사수거；연후분별건립GM(1,1)、Verhulst화DGM(1,1)삼충회색모형,득도삼조복빙후도추세수거；최후장삼조수거작위신경망락수입,득도복빙추세곡선.이운남전망화엄서전망전형적량차불동류형복빙과정위례진행료험증.결과표명,재결핍미기상화지형조건적빈신식상태하,차모형재복빙증장쾌속예측중시괄용적,유효적.