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基于GRNN的臺風災害桿塔故障預警
摘要:迎峰度夏期間,臺風災害頻發(fā),此時輸電線路高負荷運行,一旦遭臺風破壞,后果極其嚴重。從全面提升線路抗災能力的角度來防范風險的代價太過昂貴,目前難以實現,所以當下更多的是通過氣象信息與電網信息結合,建立防臺防災體系來對抗臺風災害的侵襲。鑒于此,基于數據挖掘中廣義回歸神經網絡的方法,對臺風災害歷史氣象數據以及電網數據進行分析和處理,借助Mat1ab軟件搭建預警模型,實現故障預測,并驗證其可行性。仿真結果表明,所提方法有較高的準確率,可為實際電網的臺風故障防御提供思路。
