《表2 停运率拟合误差结果分析比较Table 2 Comparison and analysis of fitting errors results of outage rate》

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《基于小波变换和ARMA-PSO神经网络的输电线路停运率时变模型》

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采用ARMA模型对A3、D3子序列进行拟合，采用PSO神经网络对D2、D1子序列进行拟合，将拟合子序列相加，得到110kV输电线路停运率模型，其拟合误差如图6所示，可知在小波分解的基础上，采用ARMA-PSO神经网络建立的输电线路停运率时变模型，其误差比ARMA模型、ARMA-BP模型要小，如表2所示。因此，采用ARMA-PSO神经网络可以避免BP神经网络易陷入局部最小点，收敛速度慢的问题，达到降低停运率预测误差，提高训练速度的目的[12-15]。