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将配网故障抢修历史数据与庞大的温度、降雨、雷电等气象数据相结合,建立了一种具有天气敏感性的神经网络组合预测模型.该模型利用最大相关系数实时调整导致抢修数量变化的主要气象因素,精确预测故障发生的数量、类型和变化趋势,为抢修人员和物资的提前部署提供定性、定量指导.
基于气象大数据的配网故障数量预测
【摘 要】
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将配网故障抢修历史数据与庞大的温度、降雨、雷电等气象数据相结合,建立了一种具有天气敏感性的神经网络组合预测模型.该模型利用最大相关系数实时调整导致抢修数量变化的主
【机 构】
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国网长沙供电分公司,国网湖南供电服务中心（计量中心）
【出 处】
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吉首大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2019年1期
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