基于支持向量机的输电线路覆冰回归模型

• 作者: 代州 傅闯 戴栋 李立浧 郝艳捧 黄筱婷
• 来源期刊: 高电压技术
• 关键词: 覆冰 输电线路 支持向量机 回归模型 短期预测 在线监测
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 电网安全与运行
• 页码范围: 2822-2828
• 页数: 7页
• 字数: 6223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2013.11.034

摘要

为对输电线路覆冰进行有效地监测、预测及预警,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的输电线路覆冰回归模型,用于输电线路覆冰情况的短期预测.这一研究工作是在MATLAB环境下,应用LIBSVM软件包编程进行建模仿真的;针对实测微气象-覆冰数据多维、自由度大的特性,选定与覆冰相关性最大的气温、相对空气湿度数据以及覆冰参考量作为输入量,覆冰质量作为输出量;提出了基于支持向量机的超短期预测、短期迟滞预测和滚动预测3种预测模型,并通过实例数据仿真评估了模型的有效性.结果表明:超短期预测模型预测精度＞90％,但时效仅15 min、实用价值较低;短期迟滞预测模型和滚动预测模型在2h内预测精度均＞80％,可适用于输电线路覆冰的短期实时预测;滚动预测模型理论上可预测更长期的覆冰情况,假设微气象参量恒定不变限制了其预测精度,若结合微气象预报将会有更好的预测效果.由于目前适用于建模仿真的完整覆冰数据较少,因此支持向量机用于建立输电线路覆冰回归模型的有效性和稳定性还有待进一步验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅闯		56	1264	19.0	33.0
2	郝艳捧	华南理工大学电力学院	86	1226	19.0	30.0
3	李立浧	华南理工大学电力学院	72	1196	21.0	32.0
4	戴栋	华南理工大学电力学院	32	546	12.0	23.0
5	黄筱婷	华南理工大学电力学院	2	58	2.0	2.0
6	代州	华南理工大学电力学院	1	44	1.0	1.0