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风暴灾害下电力断线倒塔概率预测
被引量:
10
1
作者
徐文军
戴宇
+1 位作者
建艳龙
易俊
《华中电力》
2012年第3期77-81,84,共4页
提出了基于极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和广义极值(Generalized Extreme Value,GEV)分布的风暴灾害下输电线路断线概率预测模型。该模型首先针对极端风速,通过ELM网络的训练学习,预测出实时变化的风速;随后从概率的角度...
提出了基于极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和广义极值(Generalized Extreme Value,GEV)分布的风暴灾害下输电线路断线概率预测模型。该模型首先针对极端风速,通过ELM网络的训练学习,预测出实时变化的风速;随后从概率的角度考虑实时变化的电力线风荷载极值,提出电力线风荷载的实时广义极值分布;从而实现风暴灾害下输电线路的实时断线概率预测。结合输电线路的历史数据展开算例分析,验证了该预测方法的有效性和准确性。
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关键词
极端学习机
广义极值分布
断线倒塔概率
输电线路
风暴
下载PDF
职称材料
题名
风暴灾害下电力断线倒塔概率预测
被引量:
10
1
作者
徐文军
戴宇
建艳龙
易俊
机构
浙江省丽
水电
业局
金华东阳市供电局
江苏省南京河海南自水电自动化有限公司
长沙理工大学电气与信息工程学院
出处
《华中电力》
2012年第3期77-81,84,共4页
文摘
提出了基于极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和广义极值(Generalized Extreme Value,GEV)分布的风暴灾害下输电线路断线概率预测模型。该模型首先针对极端风速,通过ELM网络的训练学习,预测出实时变化的风速;随后从概率的角度考虑实时变化的电力线风荷载极值,提出电力线风荷载的实时广义极值分布;从而实现风暴灾害下输电线路的实时断线概率预测。结合输电线路的历史数据展开算例分析,验证了该预测方法的有效性和准确性。
关键词
极端学习机
广义极值分布
断线倒塔概率
输电线路
风暴
Keywords
ELM(Extreme Learning Machine)
GEV(Generalized Extreme Value) distribution
probability of line damage and tower collapse
transmission line
wind storm
分类号
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
风暴灾害下电力断线倒塔概率预测
徐文军
戴宇
建艳龙
易俊
《华中电力》
2012
10
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