基于改进的小波神经网络模型在覆冰预测中的应用研究

输电线路覆冰厚度数据对输电线路冰灾防治具有重要意义。线路覆冰达到一定厚度后,电线张力和杆塔荷载会达到危险水平,需要采取相应的措施。建立覆冰厚度预测模型,可以预测某一时间点的覆冰厚度值,为运行单位提供决策参考。利用线路的覆冰历史数据,选择小波神经网络建立覆冰厚度预测模型,并利用共轭梯度算法代替传统的训练算法,显著提高了建模速度。预测结果表明,这种模型具有较好的容错能力,并满足预测精度。