基于EMD与ELM的输电线路山火蔓延速度组合预测模型

摘要：

针对复杂环境下输电线路山火的影响因素,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与极端学习机(extreme learning machine,ELM)的输电线路山火预测模型.首先利用小波去噪对采集的风速时间序列进行噪声分析,根据序列的不同进行归类重构,产生新的风速时间序列;然后利用经验模态分解将输电线路山火成因分解为一系列具有不同特征尺度的子序列;接着利用交叉验证法和重构相空间法确定学习机的各种参数和输入维数;再利用极端学习机输电线路山火进行建模预测分析.仿真结果表明基于经验模态分解与极端学习机的输电线路山火组合预测模型可以有效预测24h之内的山火蔓延速度,为实现输电线路山火在线较高精度的预测提供了可能.

关键词：山火、经验模态分解(EMD)、多分辨率分析、极端学习机(ELM)

所属期刊栏目：36

分类号：TM75(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家高技术研究发展计划项目863计划2012AA050209.The National High Technology Research and Development of China 863 Program2012AA050209

在线出版日期：2015-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：27-32