高电压技术
高電壓技術
고전압기술
HIGH VOLTAGE ENGINEERING
2013年
11期
2822-2828
,共7页
戴栋%黄筱婷%代州%郝艳捧%李立浧%傅闯
戴棟%黃篠婷%代州%郝豔捧%李立浧%傅闖
대동%황소정%대주%학염봉%리립영%부틈
覆冰%输电线路%支持向量机%回归模型%短期预测%在线监测
覆冰%輸電線路%支持嚮量機%迴歸模型%短期預測%在線鑑測
복빙%수전선로%지지향량궤%회귀모형%단기예측%재선감측
icing%transmission lines%support vector machine%regression model%short-term prediction%on-line monitoring
为对输电线路覆冰进行有效地监测、预测及预警,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的输电线路覆冰回归模型,用于输电线路覆冰情况的短期预测.这一研究工作是在MATLAB环境下,应用LIBSVM软件包编程进行建模仿真的;针对实测微气象-覆冰数据多维、自由度大的特性,选定与覆冰相关性最大的气温、相对空气湿度数据以及覆冰参考量作为输入量,覆冰质量作为输出量;提出了基于支持向量机的超短期预测、短期迟滞预测和滚动预测3种预测模型,并通过实例数据仿真评估了模型的有效性.结果表明:超短期预测模型预测精度＞90％,但时效仅15 min、实用价值较低;短期迟滞预测模型和滚动预测模型在2h内预测精度均＞80％,可适用于输电线路覆冰的短期实时预测;滚动预测模型理论上可预测更长期的覆冰情况,假设微气象参量恒定不变限制了其预测精度,若结合微气象预报将会有更好的预测效果.由于目前适用于建模仿真的完整覆冰数据较少,因此支持向量机用于建立输电线路覆冰回归模型的有效性和稳定性还有待进一步验证.
為對輸電線路覆冰進行有效地鑑測、預測及預警,提齣瞭一種基于支持嚮量機(support vector machine,SVM)的輸電線路覆冰迴歸模型,用于輸電線路覆冰情況的短期預測.這一研究工作是在MATLAB環境下,應用LIBSVM軟件包編程進行建模倣真的;針對實測微氣象-覆冰數據多維、自由度大的特性,選定與覆冰相關性最大的氣溫、相對空氣濕度數據以及覆冰參攷量作為輸入量,覆冰質量作為輸齣量;提齣瞭基于支持嚮量機的超短期預測、短期遲滯預測和滾動預測3種預測模型,併通過實例數據倣真評估瞭模型的有效性.結果錶明:超短期預測模型預測精度＞90％,但時效僅15 min、實用價值較低;短期遲滯預測模型和滾動預測模型在2h內預測精度均＞80％,可適用于輸電線路覆冰的短期實時預測;滾動預測模型理論上可預測更長期的覆冰情況,假設微氣象參量恆定不變限製瞭其預測精度,若結閤微氣象預報將會有更好的預測效果.由于目前適用于建模倣真的完整覆冰數據較少,因此支持嚮量機用于建立輸電線路覆冰迴歸模型的有效性和穩定性還有待進一步驗證.
위대수전선로복빙진행유효지감측、예측급예경,제출료일충기우지지향량궤(support vector machine,SVM)적수전선로복빙회귀모형,용우수전선로복빙정황적단기예측.저일연구공작시재MATLAB배경하,응용LIBSVM연건포편정진행건모방진적;침대실측미기상-복빙수거다유、자유도대적특성,선정여복빙상관성최대적기온、상대공기습도수거이급복빙삼고량작위수입량,복빙질량작위수출량;제출료기우지지향량궤적초단기예측、단기지체예측화곤동예측3충예측모형,병통과실례수거방진평고료모형적유효성.결과표명:초단기예측모형예측정도＞90％,단시효부15 min、실용개치교저;단기지체예측모형화곤동예측모형재2h내예측정도균＞80％,가괄용우수전선로복빙적단기실시예측;곤동예측모형이론상가예측경장기적복빙정황,가설미기상삼량항정불변한제료기예측정도,약결합미기상예보장회유경호적예측효과.유우목전괄용우건모방진적완정복빙수거교소,인차지지향량궤용우건립수전선로복빙회귀모형적유효성화은정성환유대진일보험증.
