基于相空间重构小波神经网络的短期覆冰预测

作者：杨静; 李英娜^*; 赵振刚; 李川

来源：传感器与微系统, 2019, 38(09): 108-111.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2019)09-0108-04

• 输电线路
• 混沌特性
• 相空间重构
• 蚁群优化算法
• 小波神经网络

针对输电线路覆冰问题,提出一种基于相空间重构小波神经网络的短期覆冰预测模型。以云南昭通某110 kV输电线路覆冰厚度监测数据为基础,首先求取覆冰时间序列最大李雅普诺夫(Lyapunov)指数,对覆冰厚度进行非线性的动力学分析,确定序列具有混沌特性;其次由C-C法对系统进行相空间重构,找出数据变化的局部规律性;最后采用小波神经网络对相空间轨迹进行预测,并通过蚁群算法优化预测模型参数。实验表明:模型具有良好预测能力,对抗冰工作具有实际指导意义。

• 单位
  自动化学院; 昆明理工大学