输电线路覆冰厚度短期多变量灰色预测模型研究

被引：28

作者：

刘宏伟 ^{[1
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陆佳政 ^{[3
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赖旬阳 ^{[1
,2
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谭艳军 ^{[3
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徐勋建 ^{[3
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王银顺 ^{[1
,2
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机构：

[1] 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

[2] 华北电力大学高电压与电磁兼容北京市重点实验室

[3] 湖南省电力公司科学研究院国家电网公司输变电设备防冰减灾技术实验室

来源：

高电压技术 | 2015年 / 41卷 / 10期

关键词：

多变量模型; 灰色模型; 覆冰; 重现期; 输电线路; 抗冰;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.2015.10.025

中图分类号：

TM752 [导线的架设、施工];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

为了降低输电线路覆冰事故对电网安全造成严重的影响,对输电线路的覆冰厚度进行预测将能够有效地指导电网抗冰工作。采用了多变量灰色模型对输电线路的短期覆冰厚度进行研究,通过与实测数据的对比验证了该模型的准确性和适用性,并与传统的覆冰增长模型进行了对比。研究表明该模型可以有效地解决历史覆冰厚度观测数据相对较少的问题,为输电线路覆冰厚度的短期预测提供了新的途径;对于线路尚未覆冰,由天气预报得到的气象参数该模型也可以预测;该模型的预测效果优于传统的覆冰增长模型。在覆冰多发季节、多发地区,应用该预测模型能够更好的指导输电线路抗冰工作。

引用

页码：3372 / 3377

页数：6

共 23 条

[1] 基于支持向量机的输电线路覆冰回归模型 [J].

戴栋 ;

黄筱婷 ;

代洲 ;

郝艳捧 ;

李立浧 ;

傅闯 .

高电压技术, 2013, 39 (11) :2822-2828

[2] 输电线覆冰自动防御系统建模及其对电网的影响分析 [J].

李晓明 ;

周冬旭 ;

江建飞 ;

马法浩 ;

徐杰 ;

李俊 .

高电压技术, 2013, 39 (03) :698-704

[3] 基于改进粒子算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型 [J].

王锦文 .

电力科学与技术学报, 2012, 27 (04) :76-80

[4] 基于T-S模糊神经网络的覆冰厚度预测模型 [J].

刘军 ;

李安均 ;

赵丽萍 .

湖南电力, 2012, 32 (03) :1-4

[5] 基于极值Ⅰ型概率分布模型的湖南地区电网覆冰重现期计算 [J].

陆佳政 ;

张红先 ;

彭继文 ;

方针 ;

李波 .

高电压技术, 2012, 38 (02) :464-468

[6] 高压输电线路抗冰灾的研究现状与发展趋势 [J].

刘春城 ;

李宏男 ;

刘佼 .

自然灾害学报, 2012, 21 (01) :155-162

[7]

Combined model based on optimized multi-variable grey model and multiple linear regression[J]. Pingping Xiong 1,2,Yaoguo Dang 1,Xianghua Wu 2,and Xuemei Li 1 1.College of Economics and Management,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,P.R.China;2.College of Mathematics and Physics,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,P.R.China.Journal of Systems Engineering and Electronics. 2011(04)

[8] 输电线路覆冰关键影响因素分析 [J].