【摘 要】
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将风速的空间相关性引入架空线路载流量预测中,首先以600 m×600 m划分气象–地形网格,使用Pearson相关系数（Pearson correlation coefficient,PCC）方法分析风速与地形的相
【机 构】
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华南理工大学电力学院,广东省气象探测数据中心
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）项目（2015AA050201）
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将风速的空间相关性引入架空线路载流量预测中,首先以600 m×600 m划分气象–地形网格,使用Pearson相关系数（Pearson correlation coefficient,PCC）方法分析风速与地形的相关性,结果表明风速与地形的坡度、坡位和地表粗糙度相关性较强。然后将地形和风速关联数据带入到改逆向传播（back propagation,BP）神经网络,得到可根据地形预测实时风速的神经网络。该方法的预测误差约为35%,如果能获得更精确的风速数据,可以提高该方法的精度。最后将风速预测方法
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