[發(fā)明專利]一種基于微氣象數據的電力線路覆冰厚度預測方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210571154.7
• 申請日: 2012-12-25
• 公開（公告）號: CN103020740A
• 公開（公告）日: 2013-04-03
• 發(fā)明（設計）人: 資斌;李志強;麻立群;陳新君
• 申請（專利權）人: 臨安市供電局;國家電網公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 紹興市越興專利事務所 33220
• 代理人: 蔣衛(wèi)東

技術領域

本發(fā)明涉及一種基于微氣象數據的電力線路覆冰厚度預測方法，屬于電力線路覆冰監(jiān)測管理與覆冰災害預警的技術領域。

背景技術

覆冰作為一種特殊的氣象條件，給我國許多架空電力線路的安全運行造成嚴重影響。2008年初，我國南方發(fā)生了50年一遇的特大冰凍災害，從全國電網看，雪災的觸角覆蓋湖南、江西、湖北、河南、四川、重慶、安徽、浙江、福建乃至整個中國南部。輸電線路地線懸垂、導線扭曲變形、絕緣子斷裂、鐵塔倒塌、給電網帶來前所未有的危害，其中受災最為嚴重的華中電網直調系統(tǒng)共發(fā)生225條次500kV線路故障跳閘，保護動作約3000次，是2007年動作總數的6倍多，災害累計造成國家電網公司范圍內707座變電站停運971次，造成輸電線路桿塔損毀142984基(根)，斷線11734處，直接財產損失達104.5億元。對所受災害的進行統(tǒng)計如下：

表l輸電線路覆冰災害情況表

由以上統(tǒng)計可知，近些年來我國輸電線路覆冰害事故嚴重。事故一旦發(fā)生，將造成大面積范圍停電，嚴重影響供電可靠性，同時也造成了巨大的經濟損失。

目前關于輸電導線的覆冰增長模型都是導線表面微氣象參數與覆冰增長的數學關系模型，這些模型的理論依據雖然已經相當完善，在模型參數嚴格準確條件下也能夠準確地預測覆冰的增長情況。但這種嚴格基于數學推導的模型有很大的缺陷，即在所需氣象參數分辨率達不到要求時，模型的數學公式就失去意義，不再能準確反映覆冰的增長情況。

同時輸電線路覆冰受眾多因素的影響，各影響因素與覆冰厚度之間存在著高度的復雜性和非線性。據有關報告所言，現(xiàn)有的導線覆冰物理模型有十幾種，但按權威部門的說法，沒有一個模型通過了與實際覆冰數據的比較而得到完善的驗證。

發(fā)明內容

針對上述問題，本發(fā)明提供一種基于微氣象數據的電力線路覆冰厚度預測方法，通過該方法可以準確預測電力線路覆冰厚度。

為達到上述目的，本發(fā)明所采用的技術方案為：

一種基于微氣象數據的電力線路覆冰厚度預測方法，將預測到的氣象數據輸入到人工神經網絡模型內進行運算得出相應的覆冰厚度，其中氣象數據包括風速、風向、氣溫、濕度、氣壓、降雨量。

作為本發(fā)明的進一步優(yōu)選，本發(fā)明基于C++的Qt?Creator平臺開發(fā)，采用微軟提供的Excel文件讀取接口“Excel.Application”（它是微軟公司開發(fā)的OFFICE軟件自帶的接口），采用Qt封裝的類“QAxWidget”（開發(fā)環(huán)境自帶的一個C++類）來調用這個函數接口，方便用戶對數據的輸入輸出進行管理。

本發(fā)明通過余數算法對氣象數據進行有效分類，它們的主要輸出格式是：每一組數據包含：風速，風向，氣溫，濕度，氣壓，降雨量同時對應著與其相應的覆冰厚度。

微氣象數據的歸一化，最大最小值法：

設x=(x₁,x₂，....，x_m)建立映射f：

x_k→f(x_k)=(x_k-x_min)/(x_max-x_min)????（1）其中x_max=max(x)=max(x₁,x₂,....,x_m)，x_min=min(x)=min(x₁,x₂,....,x_m)

本發(fā)明選擇了基于神經網絡的預測算法模型，它采用的算法原理主要是：

其中k∈U,ε>0為辨識精度，e是有界勒貝格可積函數空間上一范數，z(k)和分別是實際系統(tǒng)P和算法模型對于k的輸出響應，e為設定的精確度。

本發(fā)明在構建算法模型的過程中，選擇了三層神經網絡的算法模型，并在實際測試中獲得了足夠小的誤差。

本發(fā)明在構建算法模型的過程中，使用了含有11個節(jié)點的算法模型，并在實際測試中獲得了足夠小的誤差。

本發(fā)明構建的算法模型中，其輸入層分別有六個輸入節(jié)點，代表著風速、風向、氣溫、濕度、氣壓，降雨量，其中風速、風向、及濕度能很好的反應出微氣象條件對導線覆冰的影響。

本發(fā)明輸入的數據可以是時間序列，通過專業(yè)氣象站的支持便可預測未來一個星期的覆冰厚度，通過獲取不同監(jiān)測點的氣象信息便可對覆冰厚度進行評估。