基于PSO-RBF的输电线路覆冰预测研究

摘要：

覆冰后的架空输电线路在风载荷的作用下,容易产生导线舞动现象,严重危害输电线路安全.提出一种基于PSO-RBF的神经网络模型对输电线路的覆冰情况进行预测,对微气象参数影响因子进行排序,选取合适的微气象因素作为模型的输入,降低建模输入的维度,并通过粒子群算法对RBF神经网络参数进行优化,与单一的RBF神经网络相比提高了预测精度,能及时了解导线覆冰的趋势并给出预警,有效防止严重覆冰事故的发生.

关键词：架空输电线路、覆冰预测、微气象、神经网络

分类号：TM726(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：南京工程学院大学生科技创新基金项目TB201717035

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-36