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输电线路覆冰厚度智能识别软件开发  
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【英文题名】 The Development on Intelligent Recognition Software of the Icing Thickness of Transmissionline
【作者】 郑振华;
【导师】 杜欣慧;
【学位授予单位】 太原理工大学;
【学科专业名称】 电力系统及其自动化
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 太原理工大学
【网络出版投稿时间】 2011-07-06
【关键词】 覆冰厚度预测; GRNN神经网络; ELMAN神经网络; 支持向量机; 小波神经网络; 智能辨识;
【英文关键词】 prediction of ice thickness; GRNN neural network; ELMAN neural network; support vector machine; neural network; intelligent recognition;
【中文摘要】 2008年年初南方特大冰冻灾害给电网造成了很大的危害,给人民群众的生命财产造成了巨大的损失,其主要原因是输电线路覆冰厚度过大,而覆冰厚度又未能得到预知。为此,论文以山西省电力公司科技项目“减少输电线路覆冰量措施分析与应用其为依托,选定输电线路覆冰厚度智能辨识模型为研究课题。通过对该模型的研究,为覆冰厚度的预测提供必要的理论依据,提高输电线路覆冰厚度预测的精度,减少覆冰对电网的直接和潜在危害,具有较好的理论价值和现实意义。 首先,论文研究了影响输电线路覆冰厚度的主要因素。影响覆冰厚度的主要因素有温度、湿度、雨量、风力、风向、导线悬挂高度、海拔、地理环境等等。研究结果表明,温度、湿度、雨量、风力、风向为输电线路覆冰厚度主要影响因素。 第二,论文利用神经网络理论在MATLAB软件平台上分别建立了两种预测模型,其分别为基于广义回归神经网络(GRNN)的预测模型、基于ELMAN神经网络的预测模型,同时上述两种模型进行了仿真验证。仿真结果显示,GRNN神经网络模型的预测误差为0.0018,ELMAN神经网络的预测误差为0.0631,仿真结果表明,GRNN神经网络模型比ELMAN神经网络模型预测精度高,...
【英文摘要】 The great harm to the grid and huge losses to the lives and property of people caused by large frozing of the south In early 2008.The main reason is the thickness of transmission line icing is too large,while ice thickness has not been predicted.To this end,the research of smart identification model for ice thickness of transmission was selected by the paper based on technology project of grid company of Shanxi province named the measures analysis and application to reduce the amount of transmission line ic...
【更新日期】 2011-08-01

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