以气象参数预测的输电线最大载流量概率模型

• 作者: 叶荣 张斌 江岳文 温步瀛 金涛
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解 核极限学习机 概率建模 动态增容
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 853-859
• 页数: 7页
• 分类号: TM751
• 字数: 3646字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.17297

摘要

针对气象参数预测的问题,提出应用经验模态分解法(EMD)对研究地区的历史气象数据按时间序列进行分解和特征提取,以粒子群优化的核极限学习机(PSO-KELM)进行预测的方法.该气象参数的预测结果将作为输电线路最大载流量概率模型的源数据.基于载流量密度函数的概率建模,提出基于气象参数的输电线路最大载流量的计算方法.某地区电网的应用分析结果表明,在用电高峰期时可根据气象参数预测结果动态调整输电线路的载流量,在确保输电线路安全可靠性的前提下,提高输电线路的输送能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温步瀛	福州大学电气工程与自动化学院	148	1708	19.0	36.0
2	江岳文	福州大学电气工程与自动化学院	98	973	13.0	29.0
3	金涛	福州大学电气工程与自动化学院	50	174	7.0	11.0
4	叶荣	国网福建省电力有限公司经济技术研究院	17	28	4.0	5.0
5	张斌	福州大学电气工程与自动化学院	8	19	3.0	4.0