摘要
本申请涉及输电线路覆冰厚度预测技术领域,尤其涉及一种输电线路上的覆冰厚度预测方法、装置、设备及存储介质,其中,输电线路上的覆冰厚度预测方法,包括:获取目标输电线路所在区域的待预测气象数据;将待预测气象数据输入至预先训练好的CNN‑LSTM模型中,得到目标输电线路上的覆冰厚度预测值;CNN‑LSTM模型为用于根据气象数据预测输电线路上的覆冰厚度值的模型;其中,CNN‑LSTM模型中的超参数为根据蛇优化算法确定的。本申请能够有效提高目标输电线路上的覆冰厚度的准确性,以实现对目标输电线路上的覆冰厚度进行准确预测。
技术关键词
LSTM模型
厚度预测方法
历史气象数据
输电线路覆冰厚度
存储计算机程序
模式
数据获取模块
预测装置
存储器
算法
阶段
超参数
可读存储介质
训练集
处理器
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变量
客流预测
孤立森林算法
时序预测技术
融合特征
功率调节方法
风电预测功率
风光储
气象
BiLSTM模型
EDM算法
径流预测方法
长短期记忆网络
主特征向量
KPCA算法