文献类型：期刊文章

作　　者：徐文军[1] 戴宇[2] 建艳龙[3] 易俊[4]

机构地区：[1]浙江省丽水电业局,浙江丽水323000 [2]金华东阳市供电局,浙江金华322100 [3]江苏省南京河海南自水电自动化有限公司,江苏南京210032 [4]长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410114

出　　处：《华中电力》

年　　份：2012

卷　　号：25

期　　号：3

起止页码：77-81

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：提出了基于极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和广义极值(Generalized Extreme Value,GEV)分布的风暴灾害下输电线路断线概率预测模型。该模型首先针对极端风速,通过ELM网络的训练学习,预测出实时变化的风速;随后从概率的角度考虑实时变化的电力线风荷载极值,提出电力线风荷载的实时广义极值分布;从而实现风暴灾害下输电线路的实时断线概率预测。结合输电线路的历史数据展开算例分析,验证了该预测方法的有效性和准确性。

关 键 词：极端学习机 广义极值分布 断线倒塔概率  输电线路 风暴  

分 类 号：TM75]