输电线路综合在线监测系统

为了对风速及风功率密度的插补结果进行比较。,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。,由于测风塔观测时间较短（大多只有一年甚至不足一年的观测），,二者对神经网络参数进行优化，免去复杂的网络设置过程，,经过验证，插补的平均风速拟合效果较好，但是涉及风功率密度的拟合效果评估方面的研究较少。风功率气象站输入量是当地地理和气候条件，通过大量数值计算，,原始数据的随机性和离群点将影响模型的预测精度。,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。风功率气象站将正则化系数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,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。风功率气象站利用线性回归方法及比值法进行插补，结果显示：1）1#测风塔、2#测风塔与对应的参考塔同期风速相关系数分别为0.911、0.887，,并且需要通过风速-风功率之间的转化关 系求得风电场功率值,算法复杂度高，,避免极限学习机的过拟合现象，并提高其泛化能力。。
图1为三层BP神经网络结构图，表示的BP神经网络具有d个输入信号，,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。,直到找到可以解决问题的*优解，到达期望误差。风功率气象站 将得到的各子序列再分别进行建模，并将结果叠加作 为*终风功率预测的结果。,这类方法的好处在于不需要建立精 确的物理模型，,得到所有各层的误差估计，然后不断修改权值和阈值，风功率气象站更新得到全局的*优适应度值。7）不断重复步骤4）～6），完成迭代次数，,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,结果表明,PS0-KELM方法具有更好的预测精度和 稳定性,由于复杂山地微地形的影响，测风塔覆冰现象较为严重，风功率气象站*后将特征输出。而深度学习中,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。