基于遗传神经网络对运行线路绝缘子污秽度的预测

• 作者: 刘善峰 卢明 姜昀芃 李哲 李黎 段晓红 王自立
• 来源期刊: 电瓷避雷器
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 绝缘子 AQI 污秽度预测
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 绝缘子
• 页码范围: 172-179
• 页数: 8页
• 字数: 6512字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16188/j.isa.1003-8337.2018.02.034

摘要

为了实现对输电线路上绝缘子污秽度的预测,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的绝缘子污秽度预测模型.鉴于BP算法在训练神经网络模型时其收敛速度慢、动态特性不够理想等不足,故本文提出利用遗传算法来提高预测的精度.本文不仅以风力、温度、降水量和相对湿度等气象因素作为输入量,同时也综合考虑空气质量指数(AQI)中PM2.5、PM10等环境因素指标作为输入量,以绝缘子盐密(ESDD)和灰密(NSDD)的预测值作为输出量,建立绝缘子污秽度的预测模型.结果表明:优化后的预测模型相较于BP神经网络模型预测更加准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李黎	华中科技大学电气与电子工程学院	243	2673	28.0	39.0
2	卢明	国网河南省电力公司电力科学研究院	40	348	9.0	17.0
3	李哲	国网河南省电力公司电力科学研究院	19	127	6.0	11.0
4	姜昀芃	华中科技大学电气与电子工程学院	3	8	2.0	2.0
5	刘善峰	国网河南省电力公司电力科学研究院	7	22	3.0	4.0
6	段晓红		3	8	2.0	2.0
7	王自立		2	2	1.0	1.0