[发明专利]一种基于划分微风区的改进型神经网络架空线路风速预测方法

权利要求书

1.一种基于划分微风区的改进型神经网络架空线路风速预测方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：

S1、对原数据进行预处理；

S2、根据数学判别方法，判别是否进入微风区，若进入微风区，进入下一步骤S3，若没进入，转至步骤S4；

S3、提取出微风区的风速数据与对应的时间数据，并对提取得数据进行筛选、清理以及规范化处理；

S4、将数据代入RBF神经网络进行预测；

S5、将得出风速预测数据作为架空线路的风速预测值。

2.根据权利要求1所述的一种基于划分微风区的改进型神经网络架空线路风速预测方法，其特征在于，所述步骤S1的过程如下：

对原数据依次进行筛选、清理以及规范化，其中，规范化公式如公式(1)：

v′=v-vminvmax-vmin---(1)]]>

v’为规范化后的风速，v为原数据风速，v_min为原数据的最小值，v_max为原数据的最大值。

3.根据权利要求1所述的一种基于划分微风区的改进型神经网络架空线路风速预测方法，其特征在于，所述数学判别方法具体如下：

定义微风区的条件为：风速v<0.5m/s，持续时间t≥45min，通过判断是否满足微风区的条件判别是否进入微风区。

4.根据权利要求1所述的一种基于划分微风区的改进型神经网络架空线路风速预测方法，其特征在于，

将提取出来微风区的数据或者非微风区的数据带入RBF神经网络中，通过输出层f(x)得到风速预测数据，其中，f(x)的表达式如公式：

其中，x₁,x₂,…,x_n为输入层，风速数据代入到输入层，w₀,w₁,…,w_n为权重，是径向基函数，其表达式为：

φ(r)=exp(-r22σ2).]]> 1