计及空间相关性的架空线路载流量预测方法

将风速的空间相关性引入架空线路载流量预测中,首先以600 m×600 m划分气象–地形网格,使用Pearson相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)方法分析风速与地形的相关性,结果表明风速与地形的坡度、坡位和地表粗糙度相关性较强。然后将地形和风速关联数据带入到改逆向传播(back propagation,BP)神经网络,得到可根据地形预测实时风速的神经网络。该方法的预测误差约为35%,如果能获得更精确的风速数据,可以提高该方法的精度。最后将风速预测方法与最大太阳辐射预测方法相结合,计算某具体线路的载流量,验证了该方法的实用性。