[发明专利]一种用于电网输电线路覆冰厚度的智能预测方法在审
| 申请号： | 201910225585.X | 申请日： | 2019-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN110188914A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 许晓敏;梁毅;王海潮;汪鹏 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 史双元 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于电力灾害预测技术领域，尤其涉及一种用于电网输电线路覆冰厚度的智能预测方法，包括：选取预测日平均温度、相对湿度及风速、前一天覆冰厚度、相对湿度和温度6个变量作为支持向量机的输入因素；利用粒子群优化算法对支持向量机的核参数和惩罚因子进行快速的全局搜索；将全局搜索得到的较优值转化为蚁群优化算法的初始信息素分布，利用蚁群算法进行路径搜索；将路径搜索产生的最优解的长度、运行时间和迭代次数代入粒子群优化算法中更新每个粒子的速度和位置，直至得到最优解，代入支持向量机；对支持向量机的惩罚因子进行加权后对电网线路覆冰厚度进行预测。本发明有效克服了两种算法的缺点，显著提高了计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 支持向量机 覆冰 粒子群优化算法 电网输电线路 惩罚因子 路径搜索 全局搜索 智能预测 最优解 蚁群优化算法 初始信息素 电网线路 计算效率 蚁群算法 灾害预测 核参数 预测 迭代 风速 加权 算法 粒子 更新 转化 | ||
【主权项】：
1.一种用于电网输电线路覆冰厚度的智能预测方法，其特征在于，包括：步骤1：选取预测日平均温度、相对湿度及风速、前一天覆冰厚度、相对湿度和温度6个变量作为支持向量机的输入因素；步骤2：利用粒子群优化算法对支持向量机的核参数和惩罚因子进行快速的全局搜索；步骤3：将全局搜索得到的较优值转化为蚁群优化算法的初始信息素分布，利用蚁群算法进行路径搜索；步骤4：将路径搜索产生的最优解的长度、运行时间和迭代次数代入粒子群优化算法中更新每个粒子的速度和位置，直至得到最优解，代入支持向量机；步骤5：对支持向量机的惩罚因子进行加权后对电网线路覆冰厚度进行预测。
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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
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