基于PSO-RBF的輸電線路覆冰預測研究
焦晗，黃陳蓉，李焱飛
（南京工程學院 電力工程學院，江蘇 南京 211167）
摘 要：覆冰后的架空輸電線路在風載荷的作用下，容易產生導線舞動現象，嚴重危害輸電線路安全。提出一種基于PSO-RBF的神經網絡模型對輸電線路的覆冰情況進行預測，對微氣象參數影響因子進行排序，選取合適的微氣象因素作為模型的輸入，降低建模輸入的維度，并通過粒子群算法對RBF神經網絡參數進行優化，與單一的RBF神經網絡相比提高了預測精度，能及時了解導線覆冰的趨勢并給出預警，有效防止嚴重覆冰事故的發生。
關鍵詞：架空輸電線路；覆冰預測；微氣象；神經網絡
中圖分類號：TM726 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2018)06-0033-04
Prediction Research on Transmission Line Icing Based on Particle Swarm Optimization-Radial Basis Function
JIAO Han, HUANG Chen-rong, LI Yan-fei
（School of Electric Power Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, China）
Abstract: The icing overhead transmission lines under the action of wind load are easy to generate the galloping phenomenon, which is seriously harmful to the safe operation of transmission lines. This paper proposed a kind of neural network model based on particle swarm optimization-radial basis function (PSO-RBF) to carry out prediction for the icing condition of transmission lines, to sort the micro meteorological parameters, to select the suitable micro meteorological parameters as the input of model and to reduce the dimensions of modeling input. The algorithm of PSO was used to optimize the RBF neural network and compared with the single RBF neural network, its prediction accuracy was improved, which makes the icing trend of transmission lines known in time with warning to effectively prevent serious icing accidents.
Key words: overhead transmission line; icing prediction; microclimate; neural network
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