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微气象分析与载流量预测结合的动态线路增容方法
被引量:
4
1
作者
严伯伦
谢红刚
杨明
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2022年第12期137-144,共8页
为提升架空输电线路在用电高峰期的输电能力保证用电质量,提出一种结合Transformer模块、卷积神经网络与自回归模块的网络结构,用以进行多步负荷预测及计算线路在极端条件下允许的最大载流量限值。基于网络训练历史数据获取各气象因素...
为提升架空输电线路在用电高峰期的输电能力保证用电质量,提出一种结合Transformer模块、卷积神经网络与自回归模块的网络结构,用以进行多步负荷预测及计算线路在极端条件下允许的最大载流量限值。基于网络训练历史数据获取各气象因素与载流量之间的相互联系,再将气象数据输入网络,输出对应的气象条件下线路允许的最大载流量限值,以此来达到动态增容的目的。实验结果表明,该网络在进行载流量多步预测时具有更高的精度,对提高现有线路的输电能力具有指导性作用。
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关键词
架空输电
线路
时间序列预测
微气象数据分析
动态
线路
增容
方法
Transformer模块
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职称材料
题名
微气象分析与载流量预测结合的动态线路增容方法
被引量:
4
1
作者
严伯伦
谢红刚
杨明
机构
湖北工业大学电气与电子工程学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2022年第12期137-144,共8页
基金
国网华中分部科技项目(SGHZ0000DKJS2000269)。
文摘
为提升架空输电线路在用电高峰期的输电能力保证用电质量,提出一种结合Transformer模块、卷积神经网络与自回归模块的网络结构,用以进行多步负荷预测及计算线路在极端条件下允许的最大载流量限值。基于网络训练历史数据获取各气象因素与载流量之间的相互联系,再将气象数据输入网络,输出对应的气象条件下线路允许的最大载流量限值,以此来达到动态增容的目的。实验结果表明,该网络在进行载流量多步预测时具有更高的精度,对提高现有线路的输电能力具有指导性作用。
关键词
架空输电
线路
时间序列预测
微气象数据分析
动态
线路
增容
方法
Transformer模块
Keywords
overhead transmission line
time series forecasting
micrometeorological data analysis
dynamic line rating(DLR)method
Transformer module
分类号
TM726.3 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
微气象分析与载流量预测结合的动态线路增容方法
严伯伦
谢红刚
杨明
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2022
4
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