神经网络输电线路覆冰厚度预测.pdf

神经网络输电线路覆冰厚度预测.pdf 本文主要介绍了基于神经网络的输电线路覆冰厚度预测模型，旨在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。 文章介绍了经典的输电线路覆冰厚度计算模型，并以PNN网络和GRNN网络为例，探讨了输电线路覆冰厚度智能检测模型。通过对模型的实现和比较，分析了两种网络的优缺点，在此基础上提出了综合使用两种网络的思路，以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。 神经网络在输电线路覆冰厚度预测中的应用有很多优点，如高精度、快速计算、鲁棒性强等。但是，神经网络也存在一些缺点，如需要大量的训练数据、计算复杂度高、过拟合等。为了解决这些问题，文章提出了综合使用PNN网络和GRNN网络的思路，以提高输电线路覆冰厚度预测的精度。 PNN网络是一种基于概率论的神经网络，可以模拟输电线路覆冰厚度的概率分布，提高预测的准确性。GRNN网络是一种基于径向基函数的神经网络，可以模拟输电线路覆冰厚度的非线性关系，提高预测的精度。 通过对PNN网络和GRNN网络的比较，文章发现这两种网络都有其优缺点。PNN网络具有高精度和快速计算的优点，但需要大量的训练数据。GRNN网络具有鲁棒性强和抗干扰能力强的优点，但计算复杂度高。 为了综合使用PNN网络和GRNN网络，文章提出了一个基于神经网络的输电线路覆冰厚度预测模型。该模型首先使用PNN网络对输电线路覆冰厚度进行初步预测，然后使用GRNN网络对预测结果进行修正和细化。这样可以提高预测的精度和鲁棒性，减少覆冰对电网的直接和潜在危害。 此外，文章还讨论了输电线路覆冰的影响因素，如气象因素、导线材质、环境温度、湿度等。这些因素都会对输电线路覆冰厚度产生影响，因此需要在预测模型中考虑这些因素。 本文提出了一个基于神经网络的输电线路覆冰厚度预测模型，该模型可以提高预测的精度和鲁棒性，减少覆冰对电网的直接和潜在危害。该模型可以用于输电线路覆冰厚度预测，提高电网的安全运行和可靠性。