基于量子粒子群与小波神经网络的输电线路覆冰预测方法

摘要

本发明涉及的是基于量子粒子群与小波神经网络的输电线路覆冰预测方法，这种基于量子粒子群与小波神经网络的输电线路覆冰预测方法包括以下步骤：获取历史覆冰气象数据：环境温度、湿度、风速、风向、气压、导线温度以及覆冰厚度；利用小波神经网络建立覆冰厚度预测模型；对上述模型通过加入干扰因子的量子粒子群算法优化初始参数；输入历史覆冰数据得出输电线路覆冰预测厚度。本发明具有预测精度高、收敛速度快等优点，能够有效预测线路覆冰变化规律，可以应用于输电线路覆冰灾害预警与处理。