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输电线路导线基于灰色1-IAGO Verhulst-双重BP神经网络覆冰厚度监测
1
作者
林农
《电气制造》
2014年第9期56-59,共4页
高效正确的输电线路导线覆冰厚度监测对电网的安全稳定运行有着重要影响,为了能更好地监测输电线路导线的覆冰厚度并能及时进行除冰工作,提出一种基于灰色1-IAGO Verhulst-双重BP神经网络模型对输电线路导线进行覆冰监测的方法。实践证...
高效正确的输电线路导线覆冰厚度监测对电网的安全稳定运行有着重要影响,为了能更好地监测输电线路导线的覆冰厚度并能及时进行除冰工作,提出一种基于灰色1-IAGO Verhulst-双重BP神经网络模型对输电线路导线进行覆冰监测的方法。实践证明,这种方法对数量众多、所处地点环境特性各异的多处输电线路导线进行的覆冰监测高效正确、精度较高。
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关键词
灰色1-iago
Verhuls
BP神经网络
输电线路导线
覆冰监测
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职称材料
题名
输电线路导线基于灰色1-IAGO Verhulst-双重BP神经网络覆冰厚度监测
1
作者
林农
机构
国网福建省电力有限公司南平供电公司
出处
《电气制造》
2014年第9期56-59,共4页
文摘
高效正确的输电线路导线覆冰厚度监测对电网的安全稳定运行有着重要影响,为了能更好地监测输电线路导线的覆冰厚度并能及时进行除冰工作,提出一种基于灰色1-IAGO Verhulst-双重BP神经网络模型对输电线路导线进行覆冰监测的方法。实践证明,这种方法对数量众多、所处地点环境特性各异的多处输电线路导线进行的覆冰监测高效正确、精度较高。
关键词
灰色1-iago
Verhuls
BP神经网络
输电线路导线
覆冰监测
分类号
TM726 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
输电线路导线基于灰色1-IAGO Verhulst-双重BP神经网络覆冰厚度监测
林农
《电气制造》
2014
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