输电线路覆冰过程多元混沌时间序列分析

输电线路覆冰过程多元混沌时间序列分析

论文摘要

低纬度高海拔地区的极寒天气会导致输电线路覆冰,从而给电网的安全运行带来极大威胁。首先,应用主元分析方法对影响覆冰程度的微气象因子进行降维,剔除不必要的微气象因子。然后,基于降维的结果,分别使用自相关法和伪最近邻法计算微气象因子时间序列的最佳延迟时间和最小嵌入维数,并根据最大Lyapunov指数定义进行判定,得到微气象时间序列都具有混特性的结论。最后,对多变量混沌时间序列的相空间进行重构。试验结果表明,该研究能为架空输电线路的覆冰预测工作提供新的研究途径。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 多元混沌时间序列基本原理
  •   1.1 混沌时间序列
  •   1.2 多变量时间序列的相空间重构
  • 2 输电线路覆冰过程多元混沌时间序列模型
  •   2.1 输电线路覆冰过程主元分析
  •   2.2 输电线路覆冰过程相空间重构
  •     2.2.1 最佳延迟时间确定-自相关法
  •     2.2.2 最小嵌入维数确定-伪最近邻法
  • 3 输电线路覆冰过程混沌特性验证及模型确定
  •   3.1 数据预处理方式
  •     3.1.1 日照均值化处理
  •     3.1.2 数据标准化处理
  •   3.2 Lyapunov指数的定义
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 马宇帆,李奇茂,李鹏,曹敏,沈鑫

    关键词: 输电线路,覆冰,微气象因子,主元分析,相空间重构,自相关法,伪最近邻法,多元混沌时间序列

    来源: 自动化仪表 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 云南大学信息学院,云南电网有限责任公司电力科学研究院

    基金: 国家自然科学基金资助项目(61763049),云南省应用基础研究重点课题基金资助项目(2018FA032),云南省应用基础研究面上课题基金资助项目(2017FB229)

    分类号: TM752

    DOI: 10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2018080022

    页码: 63-66+71

    总页数: 5

    文件大小: 497K

    下载量: 107

    相关论文文献

    • [1].基于条件熵的混沌时间序列的非均衡重构[J]. 山西科技 2020(05)
    • [2].多元混沌时间序列的加权极端学习机预测[J]. 控制理论与应用 2013(11)
    • [3].混沌时间序列的平均周期计算方法[J]. 系统工程 2010(12)
    • [4].最小二乘支持向量机在混沌时间序列中的应用[J]. 计算机仿真 2011(02)
    • [5].混沌时间序列的支持向量机预测[J]. 统计与决策 2010(01)
    • [6].基于多元混沌时间序列的数控机床运动精度预测[J]. 农业机械学报 2017(03)
    • [7].混沌时间序列分析与预测研究综述[J]. 信息与控制 2020(01)
    • [8].基于鲁棒极端学习机的混沌时间序列建模预测[J]. 物理学报 2018(03)
    • [9].基于混沌时间序列的地下水动态预报[J]. 水资源与水工程学报 2010(05)
    • [10].混沌时间序列的神经网络预测研究[J]. 海军航空工程学院学报 2008(01)
    • [11].基于粒子滤波的混沌时间序列局域多步预测[J]. 现代电子技术 2018(01)
    • [12].基于径向基神经网络预测的混沌时间序列嵌入维数估计方法[J]. 物理学报 2011(07)
    • [13].基于混沌时间序列的桥梁沉降预测[J]. 北京测绘 2018(08)
    • [14].多元混沌时间序列的因子回声状态网络预测模型[J]. 自动化学报 2015(05)
    • [15].基于多元混沌时间序列的油田产量预测模型[J]. 数学的实践与认识 2016(06)
    • [16].混沌时间序列在股票价格长期预测中的应用[J]. 哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 2015(01)
    • [17].一种错误率可控的混沌时间序列区间预测算法[J]. 控制与决策 2019(05)
    • [18].一种基于误差补偿的多元混沌时间序列混合预测模型[J]. 物理学报 2013(12)
    • [19].基于SVM的混沌时间序列分析[J]. 动力学与控制学报 2009(01)
    • [20].混沌时间序列的模糊聚类预测与目标检测[J]. 电子测量与仪器学报 2008(05)
    • [21].混沌时间序列拟随机性的一种解释[J]. 南京工程学院学报(自然科学版) 2017(02)
    • [22].基于最大Lyapunov指数不变性的混沌时间序列噪声水平估计[J]. 物理学报 2012(06)
    • [23].基于遗传算法优化RBF网络的预测混沌时间序列[J]. 科技通报 2012(08)
    • [24].基于李雅普诺夫指数的临近点选取方法[J]. 统计与决策 2016(20)
    • [25].基于混沌时间序列支持向量机的开关磁阻电机建模[J]. 制造业自动化 2012(06)
    • [26].基于混沌时间序列模型的危险化学品泄漏事故预测[J]. 安全与环境工程 2018(03)
    • [27].基于条件熵扩维的多变量混沌时间序列相空间重构[J]. 物理学报 2011(02)
    • [28].基于混沌时间序列分析的感光式火灾识别算法[J]. 火灾科学 2008(04)
    • [29].基于混沌时间序列的模糊神经网络预测研究[J]. 软件导刊 2018(02)
    • [30].基于联合熵的多变量混沌时间序列相空间重构[J]. 西南师范大学学报(自然科学版) 2011(04)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  

    输电线路覆冰过程多元混沌时间序列分析
    下载Doc文档

    猜你喜欢