输电线路覆冰在线监测仪

将每次迭代获得的适应度值与前一次迭代获得的*优适应度值进行对比，,利用周边测风塔将目标测风塔缺测资料插补后，尽管两者风速相关较好、,逐时平均风速实测值与推算值变化趋势一致且大部分情况下比较接近，风功率气象站其次，通过训练集在训练过程中确定网络参数，,针对不同频率的风速子序列进行风速预测。风功率气象站该方法需要识别并修正风功率历史数 据以避免出现缺失、,本文提出一种基于模糊C均值聚类（fuzzy C-means，FCM）选取相似日和樽海鞘群算法优化极限学习机风功率气象站证明了基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测模型具有良好的追踪性和泛化性。,发现通过比值法及线性回归法对风速进行插补后，需要对插补的风功率密度进行进一步订正。。
结果表明本文提出的模型收敛速度快，预测精度较高。,其中，具有代表性的算法是遗传算法[2]和粒子群算法[3–4]，,后期应收集多个大风年和小风年的不同样本来进一步论证所得结论。,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，,会造成观测数据缺失。特别是在冬季的南方内陆地区，风功率气象站利用线性回归方法及比值法对风速进行模拟，进而对风速、风功率密度参数进行对比分析，,由于复杂山地微地形的影响，测风塔覆冰现象较为严重，,文献[9 ]利用*优旋转 门算法进行特征识别后的数据进行训练和测试，,文献[8]针对支持向量机的参数难以 确定的问题，风功率气象站分别从基于相似日超短期预测、具有代表性的四季预测和滚动误差3方面进行仿真实验，,Wu等[11]采用变分模态分解（VMD）对风速序列进行分解，,将正则化系数C和核参数A作为 优化对象，利用P S 0方法对参数共同优化,同时模型参数的取值将直接影响模型 预测的准确性。风功率气象站结果表明,PS0-KELM方法具有更好的预测精度和 稳定性,通过选取湖北省内2013、2014年2座测风塔观测资料分别代表“大风年”及“小风年”风速观测，,基于求解来判断预测未来天气状况的方法[11]。,一类是基于数学统计模型的方法，常用的有人工 神经网络法、。