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应用大气尘埃分布预测绝缘子表面积污的影响 被引量：2
1
作者 蒋子丹 朱玮琪 《电瓷避雷器》 CAS 北大核心 2018年第6期161-166,171,共7页
统计了湖南省株洲市自然天气情况,基于累积概率统计分布方法预测了大气中污秽粒径大小和颗粒分布情况。根据收集、整理的大量历史气象资料和监测点的污秽量,提出了自然环境下绝缘子污秽水平预测方法:首先,根据现有收集的输电线路等值盐... 统计了湖南省株洲市自然天气情况,基于累积概率统计分布方法预测了大气中污秽粒径大小和颗粒分布情况。根据收集、整理的大量历史气象资料和监测点的污秽量,提出了自然环境下绝缘子污秽水平预测方法:首先,根据现有收集的输电线路等值盐密与灰密数据加以分析,得到旱季积污阶段和雨季冲刷阶段污秽度表示式,从而预测输电线路未来一年污秽度在不同积污阶段的发展趋势。然后再通过当地电网污区的历史气象数据(大气污秽颗粒物浓度、质量粒径分布、PM10、SO_2、NO_2),得到了描述电网污区污闪特征的大气质量指数P。从而,进一步预测绝缘子表面污秽度与大气质量指数P之间的相关关系。 展开更多
关键词 自然积污 累积概率统计 esdd/NSDD 大气质量指数 预测方法
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基于气象特征挖掘与AdaBoost-MEA-ELM模型的绝缘子盐密预测
2
作者 王尧平 李特 +3 位作者 姜凯华 李文辉 吴强 王羽 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第9期157-167,共11页
为及时掌握输电线路绝缘子污秽情况,提出了一种基于气象的绝缘子盐密预测方法。挖掘了与积污相关性更强的气象特征,通过随机森林评估了气象特征的重要程度,结合序列前向搜索确立了最佳气象特征子集。基于台州市自然积污测试数据,使用极... 为及时掌握输电线路绝缘子污秽情况,提出了一种基于气象的绝缘子盐密预测方法。挖掘了与积污相关性更强的气象特征,通过随机森林评估了气象特征的重要程度,结合序列前向搜索确立了最佳气象特征子集。基于台州市自然积污测试数据,使用极限学习机(extreme learning machine,ELM)建立盐密预测基础模型,并使用思维进化算法(mind evolution algorithm,MEA)对其初始权值与阈值进行优化,通过自适应提升(adaptive boosting,AdaBoost)算法集成进一步提高模型精度。结果表明:AdaBoost-MEA-ELM模型盐密预测平均绝对误差为0.0032mg/cm2,相比原始ELM模型误差降低58.97%,优化效果显著;与其他模型对比验证了AdaBoost-MEA-ELM模型的性能以及3种算法结合的合理性;通过k折交叉验证获得了训练数据改变时模型误差的变化情况,进一步验证了模型的泛化性与稳定性。 展开更多
关键词 等值盐密预测 气象特征 随机森林 极限学习机 思维进化 ADABOOST算法
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最小二乘支持向量机预测绝缘子等值附盐密度 被引量：8
3
作者 舒服华 张望祥 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期420-423,共4页
考虑到气象因子条件对绝缘子的等值附盐密度影响复杂,难以建立精确数学模型等问题,提出了一种最小二乘支持向量机的绝缘子在一定的气象因子条件下的等值附盐密度预测新模型。以温度、湿度、风速等主要气象因子为输入,绝缘子等值附盐密... 考虑到气象因子条件对绝缘子的等值附盐密度影响复杂,难以建立精确数学模型等问题,提出了一种最小二乘支持向量机的绝缘子在一定的气象因子条件下的等值附盐密度预测新模型。以温度、湿度、风速等主要气象因子为输入,绝缘子等值附盐密度为输出,通过最小二乘支持向量机模型,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系。以现场采集的气候数据为样本对模型进行学习训练,用训练好模型预测绝缘子在一定气候条件下的等值附盐密度。实践表明该方法具有建模速度快、预测精度高、操作简便等优点,不仅克服了常规的BP预测模型的不足,而且性能优于标准支持向量机预测模型。 展开更多
关键词 绝缘子 等值附盐密度 预测模型 最小二乘支持向量机
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