基于遗传算法与模糊逻辑融合的线路覆冰预测

被引：25

作者：

黄新波 ^{[1
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王玉鑫 ^{[1
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朱永灿 ^{[2
]}

郑心心 ^{[1
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李弘博 ^{[1
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王一各 ^{[1
]}

机构：

[1] 西安工程大学电子信息学院

[2] 西安电子科技大学电子工程学院

来源：

高电压技术 | 2016年 / 42卷 / 04期

关键词：

输电线路; 在线监测; 覆冰; 覆冰预测; 遗传算法; 模糊逻辑; 组合规则库;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.20160405029

中图分类号：

TM752 [导线的架设、施工];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对输电线路覆冰预测问题,提出了一种基于遗传算法与模糊逻辑融合的线路覆冰预测模型建立方法,同时对遗传算法与模糊逻辑融合理论及实际应用进行了研究与探讨。首先统计贵州电网8条输电线路的历史覆冰现场监测数据,对现场数据通过学习算法产生模糊规则。其次组合产生的模糊规则和先前的专家经验模糊规则,建立组合模糊规则库。接着运用遗传算法对输入—输出论域模糊划分、组合模糊规则库及隶属函数等覆冰模糊系统参数进行优化。最后通过贵州电网2014年的覆冰现场监测数据,验证优化后的线路覆冰预测模型。预测结果表明:覆冰厚度在0～5 mm之间,预测平均相对误差为0.016 5%,5～10 mm之间预测平均相对误差为-0.165%,10～18mm之间预测平均相对误差为3.34%。

引用

页码：1228 / 1235

页数：8