【摘 要】
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输电线路覆冰直接关系到输电线路能否安全运行,同时,输电线路的覆冰受到多个因素的影响,且影响程度不同,产生的覆冰厚度不同。针对这一问题,首先采用灰色理论分析影响输电线
【机 构】
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贵州电网公司输电运行检修分公司,西安金源电气股份有限公司,
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输电线路覆冰直接关系到输电线路能否安全运行,同时,输电线路的覆冰受到多个因素的影响,且影响程度不同,产生的覆冰厚度不同。针对这一问题,首先采用灰色理论分析影响输电线路覆冰的突出因素,然后根据这些因素,采用RBF神经网络对输电线路的覆冰厚度进行预测,预测偏差为0.3347mm,预测误差在可以接受的范围之内,这对于指导电力系统防冰、抗冰和融冰等具有重大意义。
The icing on the transmission line is directly related to the safe operation of the transmission line. At the same time, the icing on the transmission line is affected by many factors, and the degrees of influence are different, resulting in different thickness of the icing. In order to solve this problem, firstly, the gray theory is used to analyze the prominent factors affecting the icing of transmission lines. Based on these factors, RBF neural network is used to predict the icing thickness of the transmission line. The prediction error is 0.3347mm, and the prediction error is acceptable Within the scope of this guidance for the power system anti-ice, anti-ice and melting ice of great significance.
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