基于改进粒子算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型

摘要：

冰冻灾害下覆冰易于造成断线倒塔等电力事故,提出一种基于改进粒子群算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型.通过改进粒子群算法,优化最近邻聚类算法的聚类半径,确定NRBF神经网络隐含层节点个数,并运用优化后的神经网络对覆冰厚度进行预测.以2006年湖南电网220 kV黔平线路的覆冰数据为例,分析验证了该模型的合理性,为输电线路防冰、除冰提供理论依据.

关键词：冰冻灾害、覆冰厚度、最近邻聚类算法、改进粒子群算法、NRBF神经网络

所属期刊栏目：27

分类号：TM752;TM726(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2013-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：76-80