[發(fā)明專利]基于防雷效率預(yù)測的電磁泄流型避雷器分布優(yōu)化方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010872477.4 | 申請日: | 2020-08-26 |
| 公開(公告)號: | CN112016246A | 公開(公告)日: | 2020-12-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王超洋;譚娟;彭信淞;羅敬一;方宇暉;曾鵬;陳強(qiáng);李安;徐穎;徐非池;徐晟;彭華;馬晉;羅文雅卓;余全;張姣;張巍;廖今朝 | 申請(專利權(quán))人: | 國網(wǎng)湖南省電力有限公司長沙市望城區(qū)供電分公司 |
| 主分類號: | G06F30/27 | 分類號: | G06F30/27;G06N3/04;G06Q10/04;H02J3/00 |
| 代理公司: | 湖南兆弘專利事務(wù)所(普通合伙) 43008 | 代理人: | 周長清;廖元寶 |
| 地址: | 410200 湖南*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 防雷 效率 預(yù)測 電磁 泄流型 避雷器 分布 優(yōu)化 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種基于防雷效率預(yù)測的電磁泄流型避雷器分布優(yōu)化方法,包括步驟:1)獲取不同線路的雷擊跳閘率曲線、雷擊次數(shù)曲線和空氣濕度曲線;其中不同線路中的避雷器覆蓋率不同;2)將雷擊跳閘率曲線、雷擊次數(shù)曲線和空氣濕度曲線輸入至預(yù)先建立的避雷器雷擊跳閘率預(yù)測模型中,得到跳閘率預(yù)測值;3)基于跳閘率預(yù)測值和對應(yīng)線路的避雷器覆蓋率,得到避雷器覆蓋率?防雷效率預(yù)測曲線;4)基于避雷器覆蓋率?防雷效率預(yù)測曲線,得到電磁泄流型避雷器在線路上的最優(yōu)覆蓋率。本發(fā)明具有操作簡便、分布優(yōu)化精準(zhǔn)可靠等優(yōu)點(diǎn)。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明主要涉及電力設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于防雷效率預(yù)測的電磁泄流型避雷器分布優(yōu)化方法。
背景技術(shù)
目前10kV配網(wǎng)架空線路,尤其是農(nóng)網(wǎng)線路,其本身具有網(wǎng)架結(jié)構(gòu)復(fù)雜、絕緣水平低等特點(diǎn),隨著大量的裸導(dǎo)線被改造成絕緣導(dǎo)線,使得本就容易遭受直擊雷或感應(yīng)雷的線路桿塔,在雷擊后無法快速釋放瞬時電能,容易引發(fā)線路跳閘,影響供電可靠性。為避免因雷擊導(dǎo)致的線路跳閘,避雷器已成為配網(wǎng)架空線路的必備設(shè)備,但從目前的裝置鋪設(shè)效果來看,架空線路全線鋪設(shè)存在防雷效率溢出及資金浪費(fèi)等問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題就在于:針對現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問題,本發(fā)明提供一種操作簡便、分布優(yōu)化精準(zhǔn)可靠的基于防雷效率預(yù)測的電磁泄流型避雷器分布優(yōu)化方法。
為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明提出的技術(shù)方案為:
一種基于防雷效率預(yù)測的電磁泄流型避雷器分布優(yōu)化方法,包括步驟:
1)獲取不同線路的雷擊跳閘率曲線、雷擊次數(shù)曲線和空氣濕度曲線;其中不同線路中的避雷器覆蓋率不同;
2)將雷擊跳閘率曲線、雷擊次數(shù)曲線和空氣濕度曲線輸入至預(yù)先建立的避雷器雷擊跳閘率預(yù)測模型中,得到跳閘率預(yù)測值;
3)基于跳閘率預(yù)測值和對應(yīng)線路的避雷器覆蓋率,得到避雷器覆蓋率-防雷效率預(yù)測曲線;
4)基于避雷器覆蓋率-防雷效率預(yù)測曲線,得到電磁泄流型避雷器在線路上的最優(yōu)覆蓋率。
作為上述技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn):
在步驟1)中,通過獲取不同線路的雷擊跳閘率曲線、雷擊次數(shù)曲線和空氣濕度曲線的平均值、方差、最大值、最小值以及曲線0%、25%、50%、75%、100%五個中位數(shù)點(diǎn)對應(yīng)的Y軸數(shù)值,每條曲線對應(yīng)九個特征值,形成特征輸入矩陣,并在步驟2)中,將特征輸入矩陣輸入至避雷器雷擊跳閘率預(yù)測模型。
線路的數(shù)量至少為兩條,一條線束不安裝避雷器,一條線路安裝有避雷器。
在步驟4)中,最優(yōu)覆蓋率為60%。
在步驟2)中,避雷器雷擊跳閘率預(yù)測模型基于LSTM-Attention深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行建立,其中LSTM-Attention深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括長短時記憶網(wǎng)絡(luò)和Attention注意力機(jī)制;其中長短時記憶網(wǎng)絡(luò)用于記憶并提煉數(shù)據(jù)曲線序列,將不影響預(yù)測的輸入數(shù)據(jù)適當(dāng)遺忘;注意力機(jī)制用于調(diào)整計算機(jī)算力,將更多的計算資源分配到對關(guān)鍵數(shù)據(jù)的分析上面;通過全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸出矩陣進(jìn)行降維處理并輸出跳閘率預(yù)測值。
本發(fā)明還公開了一種基于防雷效率預(yù)測的電磁泄流型避雷器分布優(yōu)化系統(tǒng),包括
第一模塊,用于獲取不同線路的雷擊跳閘率曲線、雷擊次數(shù)曲線和空氣濕度曲線;其中不同線路中的避雷器覆蓋率不同;
第二模塊,用于將雷擊跳閘率曲線、雷擊次數(shù)曲線和空氣濕度曲線輸入至預(yù)先建立的避雷器雷擊跳閘率預(yù)測模型中,得到跳閘率預(yù)測值;
第三模塊,用于基于跳閘率預(yù)測值和對應(yīng)線路的避雷器覆蓋率,得到避雷器覆蓋率-防雷效率預(yù)測曲線;
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