基于极限学习机的输电线路风险监测方法研究

戴云峰  胥  峥  丁  楠  潘一璠

（盐城供电公司，江苏盐城 224005）

摘  要  输电线路安全运行关系到国民经济的发展，本文基于极限学习机对输电线路风险监测方法进行研究。搜集影响输电线路安全运行的各种数据，对非量化数据进行量化处理，并将各种数据转化为风险监测、设备质量、服务水平、外部环境以及天气环境五种类型。对数据进行归一化处理，采用训练集数据对极限学习机模型进行训练，得到极限学习机模型。以 100 条不同输电线路为例，选择 80 条为训练集数据，20 条为测试集数据进行风险监测计算。结果表明，基于极限学习机的输电线路风险监测模型计算精度高，同时在运行时间等多个指标上明显优于 BP神经网络风险监测模型，对输电线路风险监测有参考价值。

在线阅读