[發明專利]一種基于組合分類器的雷擊輸電線路故障概率分析方法有效
| 申請號: | 202010011919.6 | 申請日: | 2020-01-07 |
| 公開(公告)號: | CN111210075B | 公開(公告)日: | 2023-05-12 |
| 發明(設計)人: | 杜榮宇;徐箭;徐靜;王俊;王力;曹文斌;劉朝陽;曹志鵬;張衛軍;張智博;隋俊鵬;崔照鑫;常旭東;姚良忠;黎雄;廖思陽;張明一 | 申請(專利權)人: | 國網遼寧省電力有限公司朝陽供電公司;武漢大學;國家電網有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q10/0635;G06Q50/06;G06N3/126;G06F18/23213;G06F18/2411;G06F18/214;G06F18/21 |
| 代理公司: | 鞍山嘉訊科技專利事務所(普通合伙) 21224 | 代理人: | 張群 |
| 地址: | 122099 遼寧*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 組合 分類 雷擊 輸電 線路 故障 概率 分析 方法 | ||
本發明提供了一種基于組合分類器的雷擊輸電線路故障概率分析方法,首先對含雷區等級、海拔高度、地面傾角、高程差和局部高程差的雷擊運行數據進行離散化和標準化處理;利用這些雷擊運行數據建立了支持向量機訓練所需的數據集;接著利用支持向量機算法對這些雷擊運行記錄的子集進行了學習,并根據每個子集所得到的訓練模型的分類結果分別計算分類準確率(Accuracy)、查全率(Recall)和查準率(Precision),從中選取綜合性能最好的模型對整個樣本集進行分類預測;最后,建立基于多支持向量機組合分類器的輸電線路雷擊風險評估模型,綜合多個支持向量機分類器的輸出結果對輸電線路桿塔的雷擊故障概率進行分析。
技術領域
本發明涉及輸電線路雷擊風險評估領域,特別是涉及一種基于多支持向量機組合分類器的雷擊輸電線路故障概率分析方法。
背景技術
近年來,隨著電網的快速發展和強對流天氣的增加,雷害故障頻繁發生。由于有效的侵入波和直擊雷防護裝置,變電站的雷擊風險大大降低。目前,電網中雷擊損害的風險主要集中在輸電線路上,雷擊導致傳輸線的兩相閃絡,同一塔的雙回線路同時閃絡,并且諸如同一傳輸信道上的多條線路的連續跳閘之類的嚴重故障顯著增加。高電壓,長距離,大容量輸電線路的防雷工作面臨新的挑戰。
運行統計數據表明,雷擊已經成為造成輸電線路跳閘的主要原因。盡管目前已經采取了各種各樣的防雷措施,但是雷擊跳閘率仍然居高不下。線路避雷器等防雷措施的使用能夠有效地降低雷擊跳閘率,但是由于造價十分昂貴,不可能在輸電線路上大規模使用。現有研究表明,不同地區、不同雷區等級、不同桿塔結構輸電線路的防雷性能是存在差異的,因此如何更加有效地對輸電線路桿塔雷擊風險進行評估,從而針對風險等級最高的桿塔安裝有效防雷措施將會極大降低輸電線路的雷擊跳閘率,同時也具有最好的經濟性。
然而現有的防雷評估技術在實際的推廣應用中還有以下問題尚需研究:
一是線路桿塔雷擊風險受到雷電活動、地形、桿塔結構的眾多因素的影響,且各個因素之間也存在著相互聯系,因此雷擊機理非常復雜,需要進一步研究輸電線路桿塔在不同運行環境條件下的雷擊風險,完善輸電線路桿塔雷擊風險評估方法;
二是傳統防雷改造措施研究較少涉及防雷措施的有效性及其適用范圍的研究。實際運行中,由于缺乏有效方法對防雷措施的有效性進行定量分析評價,造成不同防雷措施的有效性評估主觀差異性較大,不同運行單位、不同運維人員針對同一種防雷措施可能給出完全相悖的有效性評價結果,不利于防雷改造措施的選擇與防治效果的后評估,因此需要研究不同防雷措施的有效性定量評價方法及其適用范圍,使得防雷措施的選擇更加科學有效;
三是傳統輸電線路防雷性能評估技術所需參數較多,步驟復雜,且主要依靠人工錄入和計算,對運維人員的專業水平和工作時間要求較高,不利于差異化防雷技術的推廣應用,因此需要研究集合桿塔信息錄入、雷電參數統計、雷擊跳閘率計算和防治措施生成等功能于一體的專業防雷分析系統,具有操作簡單,易用性強,便于線路運維人員掌握,開展輸電線路差異化防雷評估與治理工作。
因此,可針對差異化防雷技術推廣應用過程中存在的不足,研究雷擊運行經驗的量化分析方法,并深入挖掘歷史雷擊故障與桿塔運行環境特征參數的關聯關系,從而建立基于歷史雷擊故障特征的輸電線路雷擊風險評估技術,考慮輸電線路桿塔運行環境特征對雷擊跳閘風險的影響,用以指導輸電線路防雷改造具有十分重要的意義。
發明內容
為了解決背景技術中的技術問題,本發明的目的是提供一種輸電線路雷擊故障的概率分析方法。建立了一種基于多支持向量機組合分類器的雷擊故障特征分類模型,從雷擊運行經驗角度出發,研究桿塔雷擊故障與所處地區落雷密度、海拔、坡度、高程差和相對高程差之間的關聯關系;針對支持向量機參數尋優的問題,提出了一種自適應的遺傳算法,有效地改善了常規遺傳算法由于得到的懲罰參數C值過大而導致模型分類準確率較低的問題。
為了達到上述目的,本發明采用以下技術方案實現:
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