基于随机森林的电力巡检机器人功率预测型能量管理策略研究  

作　　者：陈超 陆倚鹏 李哲斐 张斌 郭虎 吴宗异 

机构地区：[1]国网上海市电力公司嘉定供电公司,上海201800

出　　处：《光源与照明》2022年第8期153-155,共3页Lamps & Lighting

摘　　要：为提高电力巡检机器人的性能,改善其能量利用率,文章提出了基于随机森林的电力巡检机器人功率预测型能量管理策略。该策略能实时分析电力巡检机器人驱动系统的工作状态,连续预测机器人的负载需求,实现对驱动系统控制参数的在线整定,提高驱动系统的输出功率与所需负载功率的匹配度。利用电力巡检机器人仿真模型进行验证,能够预测负载功率,实现合理的负载功率匹配,提高系统的能量利用率,从而提高电力巡检机器人的稳定性和经济性。

关 键 词：电力巡检机器人 能量管理 功率预测 随机森林 

分 类 号：TM75[电气工程—电力系统及自动化]