[发明专利]基于时间序列分析与卡尔曼滤波算法的覆冰短期预测方法有效
| 申请号： | 201510975869.2 | 申请日： | 2015-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN105654189B | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 黄新波;李弘博;朱永灿;王玉鑫;郑心心;王一各;崔运涛 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/12 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 罗笛 |
| 地址： | 710048 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时间序列分析与卡尔曼滤波算法的覆冰短期预测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：获取输电线路覆冰时间‑厚度数据序列；步骤2：根据步骤1中的覆冰时间‑厚度数据序列建立覆冰时间序列模型，并采用遗传算法对覆冰时间序列模型进行定阶；步骤3：根据步骤2中得到的定阶后的覆冰时间序列模型通过卡尔曼滤波算法建立混合算法覆冰预测模型；步骤4：根据步骤3中得到的覆冰预测模型进行覆冰预测。本发明弥补了现有的仅将当前时间点的气象条件作为基础进行覆冰量预测的输电线路覆冰预测方法的缺失，并解决了单纯时间序列分析模型预测精度不够的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时间 序列 分析 卡尔 滤波 算法 短期 预测 方法 | ||
【主权项】：
基于时间序列分析与卡尔曼滤波算法的覆冰短期预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：获取输电线路覆冰时间‑厚度数据序列；步骤2：根据步骤1中的覆冰时间‑厚度数据序列建立覆冰时间序列模型，并采用遗传算法对覆冰时间序列模型进行定阶；步骤3：根据步骤2中得到的定阶后的覆冰时间序列模型通过卡尔曼滤波算法建立混合算法覆冰预测模型；步骤4：根据步骤3中得到的覆冰预测模型进行覆冰预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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