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基于GRNN的台风灾害杆塔故障预警
摘要:迎峰度夏期间,台风灾害频发,此时输电线路高负荷运行,一旦遭台风破坏,后果极其严重。从全面提升线路抗灾能力的角度来防范风险的代价太过昂贵,目前难以实现,所以当下更多的是通过气象信息与电网信息结合,建立防台防灾体系来对抗台风灾害的侵袭。鉴于此,基于数据挖掘中广义回归神经网络的方法,对台风灾害历史气象数据以及电网数据进行分析和处理,借助Mat1ab软件搭建预警模型,实现故障预测,并验证其可行性。仿真结果表明,所提方法有较高的准确率,可为实际电网的台风故障防御提供思路。
