發(fā)布時(shí)間：2018-05-20 13:08

  本文選題：覆冰厚度預(yù)測(cè) + 關(guān)聯(lián)分析��； 參考：《華北電力大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：輸電線路覆冰常常對(duì)電網(wǎng)的安全運(yùn)行構(gòu)成嚴(yán)重的威脅,因此針對(duì)覆冰的在線監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)、預(yù)警技術(shù)的研究,是保障輸電線路安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵,也是建設(shè)智能化輸電體系的要求。本文運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)智能算法對(duì)線路覆冰的智能預(yù)測(cè)進(jìn)行了研究,具體工作如下:1)研究了輸電線路覆冰機(jī)理和覆冰形態(tài),分析了輸電線路中雨凇覆冰、混合凇覆冰和霧凇覆冰等多種覆冰形態(tài),并從不同的分類標(biāo)準(zhǔn)描述了相應(yīng)的線路覆冰類型及其特征。2)分析了在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的覆冰數(shù)據(jù),通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的大量篩選和預(yù)處理,挑選出可用于預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)的完整覆冰過程數(shù)據(jù)。運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析方法將對(duì)覆冰等效厚度進(jìn)行了關(guān)聯(lián)分析,得出了影響輸電線路覆冰的關(guān)鍵影響因素,并將這些關(guān)鍵因素作為后文中建模的輸入量。3)研究了基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的輸電線路覆冰預(yù)測(cè)模型,利用遺傳算法對(duì)ELM網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,提出了改進(jìn)型的極限學(xué)習(xí)機(jī)覆冰等效厚度預(yù)測(cè)模型。最后通過預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),證明了此模型的覆冰預(yù)測(cè)精度高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。4)提出了一種新的線路覆冰厚度預(yù)測(cè)思路,首先從覆冰歷史數(shù)據(jù)分析出發(fā),通過主成分分析方法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維后,然后利用基于思維進(jìn)化算法優(yōu)化的支持向量機(jī)進(jìn)行覆冰厚度預(yù)測(cè),達(dá)到了更理想的實(shí)驗(yàn)效果。
[Abstract]:The icing of transmission lines often poses a serious threat to the safe operation of the power network. Therefore, the research of on-line monitoring and prediction and early warning technology for icing is the key to ensure the safe and stable operation of transmission lines. It is also the requirement of building intelligent transmission system. In this paper, the intelligent prediction of icing on transmission lines is studied by using machine learning intelligent algorithm. The detailed work is as follows: 1) the mechanism and form of icing on transmission lines are studied, and the icing of rime in transmission lines is analyzed. The ice forms of mixed rime and rime icing are analyzed, and the icing data in the online monitoring database are analyzed according to different classification criteria. Through a large number of screening and preprocessing of these data, the complete ice process data which can be used to predict the experiment are selected. The equivalent thickness of icing is analyzed by using the method of grey correlation analysis, and the key factors affecting the icing of transmission lines are obtained. Taking these key factors as input quantity. 3) the ice prediction model of transmission line based on LLM) is studied. The parameters of ELM network are optimized by genetic algorithm. An improved prediction model of the ice equivalent thickness of the ultimate learning machine is presented. Finally, through prediction experiments, it is proved that the prediction accuracy of this model is higher than that of BP neural network and GRNN neural network. After reducing the dimension of the experimental data by principal component analysis (PCA), the ice thickness prediction is carried out by using the support vector machine (SVM), which is optimized by the thought evolution algorithm, and the experimental results are more satisfactory.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TM75

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1914739