输电线路在线监测仪

预测方法已从*初的物理和统计预测模型演变至如今的深层神经网络预测模型。,RELM在求解*小二乘误差的同时考虑了结构误差，,数值天气预报是对大气运动中流体动力和热力学等模型的建立与求解，, 问题，提出了运用P S 0对核极限学习机进行参数优化的PS0-KELM预测方法。风功率气象站相比于极限学习机（extreme learning ma-chine，ELM），,（SSA–ELM）的风电场超短期风功率预测模型。,求解表征天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，,并 进一步将结果与常用的SV M以及PS0-SVM方法进行了比较。,结果表明本文提出的模型收敛速度快，预测精度较高。风功率气象站RELM在求解*小二乘误差的同时考虑了结构误差，,比如，人 工神经网络法是基于风速的历史数据直接对风机的输 出功率进行预测。风功率气象站选取相似日和樽海鞘群算法优化极限学习机（SSA–ELM）的风电场超短期风功率预测模型。,秦本双[14]采用模糊C均值聚类（fuzzy C-means algorithm，FCM）将数据划分为不同组别，,加强调度机构对于风电并网过程中突然出现的风电不稳定现象的应急措施，,误差较小，但是推算风速对应风功率密度与实测值差异较,基于求解来判断预测未来天气状况的方法[11]。。
初值的微小变化对于*终结果的影响也很大，而且神经元容易陷入局部*优。,该模型需要使用不同数学 方法构建不同类型的数学模型,模型精度不高。,风数据才能进行风能资源评估（有效数据完整率应达到90%以上）。,一类是基于风速组成时间序列数据通过对未来风 速进行预测，,通过对河南省某风电场的历史数据预处理，利用FCM数据聚类提取相似日，风功率气象站但是，这种数学统计模型通常需要设置一定 量的模型参数，,但是，训练集中涵盖了多个未经处理的风电异常数据，影响预测精度的提高。风功率气象站难以获得*优风功率预测效果。Zhang[9]、Wang[10]等针对风电场的历史数据进行分解处理，,BP神经网络算法的主要思想就是通过不断向前反馈各层实际输出与期望输出的误差，,RELM在求解*小二乘误差的同时考虑了结构误差，,提出一种改进的遗传算法对模型的惩罚 参数和核函数分别进行寻优。风功率气象站神经网络法是一种人工智能方法，是通过对人脑神经系统的结构进行模拟，,通过FCM对历史数据进行相似日选取，提高预测数据的精度。,相比于极限学习机（extreme learning ma-chine，ELM），,因而研究如何精准进行风功率预测对保证电网的安全 稳定运行具有重要意义。。