[發明專利]一種對輸電線路覆冰厚度的預測方法

有效

• 申請號: 201811416279.6
• 申請日: 2018-11-26
• 公開（公告）號: CN109492823B
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 路通;袁明磊;孔震;張華魯;石杰;廖志軍
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F16/2458
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 胡建華;于瀚文

本發明公開了一種對輸電線路覆冰厚度的預測方法，包括：步驟1：采集輸電線路的微氣象、覆冰厚度信息和天氣預報信息；步驟2：將采集到的微氣象信息、覆冰厚度信息和天氣預報信息劃分為訓練數據集和測試數據集；步驟3：訓練得到輸電線路覆冰厚度預測模型Ice_Thick_Predict_Model；步驟4：使用測試集測試模型Ice_Thick_Predict_Model的效果，根據測試效果調整模型的超參數，然后重復跳轉到步驟3，直至獲得理想的模型。步驟5：實現短期輸電線路覆冰厚度的預測。

技術領域

本發明屬于機器學習技術領域，尤其涉及一種對輸電線路覆冰厚度的預測方法。

背景技術

輸電線路冰風災害一直威脅著供電系統的安全。世界各地都曾出現過不同程度的輸電線路冰風災害，我國電網系統也發生過多次冰風災害，而且這種災害的發生頻率呈現上升趨勢。開展電力系統防災研究、保障電力系統在冰風災害時的安全穩定運行是當前刻不容緩的挑戰和艱巨的任務。

在電力線路覆冰監測方面，國外做了較多的理論研究和應用實踐工作。如加拿大、美國、俄羅斯等國家很早就將遠程監測系統用于架空輸電線路覆冰的實時監測中。早在20世紀70年代，加拿大在跨越魁北克無人區的輸電工程中就使用了可自動記錄輸電線路覆冰的測冰儀，這種觀測儀器可以實現數據的遠程傳輸，而在此后的40多年間，這套儀器對輸電線路覆冰進行了連續觀測，記錄了魁北克地區冬季大量的架空線路覆冰數據，為魁北克地區繪制凍雨頻率圖提供了重要依據。在20世紀80年代早期，美國陸軍寒區工程與研究實驗室在華盛頓地區建設了一條安裝有各種監測設備的架空輸電線路，用以監測各種微氣象變化下的線路覆冰情況。2005年底，烏克蘭國家電網在架空線路上安裝了8套覆冰監控系統，用于其國內覆冰區架空線路覆冰狀況的實時監測。俄羅斯開發的冰風負荷傳感器主要用于導線覆冰的早期發現，該設備主要架設在中部伏爾加格勒市的架空線路上運行。

近年來，盡管我國針對電網輸電線路冰風災害應急管理的研究取得了較快的進展，但由于研究起步晚，與冰風自然災害帶來的嚴峻挑戰相比，輸電線路冰風災害應急管理研究的內容和深度都不夠。因此對于輸電線路冰風災害預警管理有待進一步深入細致的進行專題研究。這是因為輸電線路冰風災害不能避免的情況，只有密切監視和研究風險的變化規律，才能有效地進行輸電線路冰風災害風險預警，在災害的萌芽及演化階段進行有效應對。有必要將輸電線路冰風災害防御研究重心從事中或事后的應急管理向事前風險預警管理轉變，將電網冰風災害應急管理框架向冰風自然災害預警領域延伸。只有從災害源頭和災害演變過程中開展多層次預警管理，才能有效地將預警的時間尺度進行擴展，從而延長留給決策者的應對時間，變被動應急為主動預防，將輸電線路冰風災害損失降低到最小。

我國在在輸電線路冰風災害特征識別和預警管理方面，一直缺乏比較系統的研究。目前已有的輸電線路覆冰厚度預測模型主要是對氣象數據和覆冰厚度之間的關系建立模型，然后根據建立的模型對覆冰厚度進行預測。該類模型一般很難擬合氣象信息與覆冰厚度之間時間序列關系，無法準確對覆冰厚度進行預測。

發明內容

本發明提出一種基于注意力機制和LSTM編解碼(Encoder-Decoder)模型的輸電線路覆冰厚度預測方法。該方法主要由LSTM編碼模塊、時序特征權重提取模塊(注意力機制)、LSTM解碼模塊三部分組成，另外該方法在預測時還結合了天氣預報信息，實現對短期輸電線路覆冰厚度進行預測。

本方法主要有兩點優勢，一、結合注意力機制和LSTM模型，解決了傳統覆冰預測方法無法學習長序列氣象信息的問題；二、結合微氣象信息和天氣預報信息對輸電線路覆冰厚度進行預測，彌補了傳統預測方法缺失未來天氣信息問題，提高了輸電線路覆冰厚度預測精度。

為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案如下：

包括如下步驟：

步驟1：采集輸電線路的微氣象、覆冰厚度和天氣預報信息；