【摘 要】
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针对气象参数预测的问题,提出应用经验模态分解法(EMD)对研究地区的历史气象数据按时间序列进行分解和特征提取,以粒子群优化的核极限学习机(PSO-KELM)进行预测的方法.该气象
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,国网福建省电力有限公司经济技术研究院
【基金项目】
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欧盟EP7国际科技基金资助项目(909880);国家自然科学基金资助项目(61304260)
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针对气象参数预测的问题,提出应用经验模态分解法(EMD)对研究地区的历史气象数据按时间序列进行分解和特征提取,以粒子群优化的核极限学习机(PSO-KELM)进行预测的方法.该气象参数的预测结果将作为输电线路最大载流量概率模型的源数据.基于载流量密度函数的概率建模,提出基于气象参数的输电线路最大载流量的计算方法.某地区电网的应用分析结果表明,在用电高峰期时可根据气象参数预测结果动态调整输电线路的载流量,在确保输电线路安全可靠性的前提下,提高输电线路的输送能力.
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技