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题名基于ANFIS的配电线路易击杆塔分类识别
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作者
吴如克
胡子琛
周力行
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机构
长沙理工大学
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出处
《工业控制计算机》
2021年第3期50-52,55,共4页
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文摘
为了更有效地研究配电线路杆塔在不同地形地貌下遭受雷害风险概率的大小,提出一种基于减法聚类与ANFIS的分类识别模型。通过对配电线路的历史雷电数据进行采集与分析,研究雷害活动与线路杆塔所处地形地貌之间的相互关系,确定了7个影响杆塔遭受雷击概率的特征参数,并将其作为模型的输入向量。采用减法聚类算法确定聚类中心和聚类个数,通过ANFIS对已知配电线路易击杆塔地形地貌的特征数据进行分析,最终实现了对易击杆塔地形地貌的分类识别。仿真结果表明,该系统可以较好地识别出不同地形地貌下杆塔遭受雷击概率的大小,能够对山区防雷提供一定的参考和借鉴。
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关键词
配电线路易击杆塔
地形地貌
减法聚类
自适应神经网络模糊系统
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Keywords
transmission line towers prone to lightning strikes
topography
subtraction clustering
adaptive neural network fuzzy system
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分类号
TM75
[电气工程—电力系统及自动化]
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