基于神经网络在线学习的输电线路多时间尺度负载能力动态预测

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输电线路负载能力的动态预测能够为负荷调度方案和线路故障检修管理提供十分重要的参考。提出基于运行环境变化对输电线路多时间尺度负载能力进行预测的方法。利用Elman神经网络结合气温、风速、负荷的历史值实现在线学习并预测气象参数和负荷,再基于稳态和暂态热容量计算模型对输电线路不同运行时间的允许负载能力进行动态预测。对比输电线路负荷与稳态、暂态负载能力,充分挖掘了输电线路的潜在容量,为制定电网科学调度和检修策略提供有力支撑。
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