[發(fā)明專利]一種電網臺風搶修工程的力能組織預測方法在審

申請?zhí)枺?/td>	201710580793.2	申請日：	2017-07-17
公開（公告）號：	CN107292448A	公開（公告）日：	2017-10-24
發(fā)明（設計）人：	賴綺瑄;駱潔藝;李端姣;李欽;陳浩河;陳海涵;黃源輝;麥涵;張慧翔;劉強;劉彤;王維軍;盧玉;田濤;王美玲;劉江敏;劉景華	申請（專利權）人：	廣東電網有限責任公司中山供電局
主分類號：	G06Q10/04	分類號：	G06Q10/04;G06Q10/00;G06Q50/06
代理公司：	廣州粵高專利商標代理有限公司44102	代理人：	林麗明
地址：	528400 廣***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種電網臺風搶修工程組織預測方法
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【說明書】：

技術領域

本發(fā)明涉及電力工程管理領域，更具體地，涉及一種利用支持向量機、灰色關聯分析及粒子群算法進行電網臺風搶修工程力能組織預測的方法。

背景技術

在以全球變暖為主要特征的氣候變化背景下，極端天氣氣候災害明顯增多，對社會經濟發(fā)展的影響日益加劇。在極端天氣氣候事件中，熱帶氣旋造成的災害損失非常嚴重。廣東省位于太平洋西岸，瀕臨南海，是熱帶氣旋登陸我國的主要地區(qū)。每年的夏秋雨季廣東省都受到熱帶氣旋的侵襲，是我國熱帶氣旋災害最嚴重的省份。暴風、臺風易使供電線路、電力設備受損，造成群發(fā)性的斷線與倒塔，而且搶修施工較為困難，嚴重威脅電網安全。目前，國內外在這一領域的研究相對較少，該領域還有很多問題亟待解決，特別是如何集中調度相關人員實施搶修。

電網搶修肩負著快速恢復供電的重任，目前在電網搶修的過程中缺乏合理的組織預測，施工過程中人機分配不合理，易造成大面積的窩工現象，極大地降低了搶修工程的工作效率。基于此種情況，開展電網臺風災后搶修工程力能組織預測工作，對于合理開展臺風災后搶修工作具有較好的指導作用。

發(fā)明內容

本發(fā)明為解決以上現有技術在電網搶修的過程中缺乏合理的組織預測的技術缺陷，提供了一種電網臺風搶修工程的力能組織預測方法。

為實現以上發(fā)明目的，采用的技術方案是：

一種電網臺風搶修工程的力能組織預測方法，包括以下步驟：

S1.收集樣本中各臺風沿線地區(qū)的電網設備損失量，以及電力設施總量，求得各臺風沿線地區(qū)電網設備損失率；

S2.建立支持向量機模型，將支持向量機模型與灰色關聯分析組合，使用粒子群算法對支持向量機模型與灰色關聯分析進行優(yōu)化，建立基于粒子群算法的灰色關聯度加權支持向量機模型；

S3.以臺風登陸時的等級、地區(qū)縱向沿線里程兩個參數為自變量，地區(qū)電力設備的損失率為因變量，根據不同縱向沿線里程地區(qū)的電網設備在歷次不同登陸等級臺風下的損失率建立起損失率預測模型，并使用基于粒子群算法的灰色關聯度加權支持向量機模型對損失率預測模型進行擬合；

S4.驗證損失率預測模型的精度；

S5.輸入臺風登陸時的等級及地區(qū)的縱向沿線里程，得到地區(qū)電網設備的損失率，基于地區(qū)的電網設備的總量計算受損的電網設備的數量，然后進行搶修需耗費的人力、材料、輔助設備及搶修花費的計算，實現對搶修工程的力能組織預測。

與現有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明采用基于粒子群算法的灰色關聯度加權支持向量機模型對臺風破壞規(guī)律進行探尋，并對電網臺風災后搶修實施預測。將灰色關聯分析與支持向量機組合使用，再借助粒子群算法對其進行優(yōu)化，不僅能為電網臺風災后搶修施工力能組織預測提供一種科學的研究方法，同時也能提高力能組織預測的精度。