[發明專利]基于Res-BP神經網絡的特高壓線路電暈損耗預測方法

在審

• 申請號: 202210794616.5
• 申請日: 2022-07-05
• 公開（公告）號: CN115169693A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 蘭生;李志川;原永濱
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/08
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 郭東亮;蔡學俊

本發明提出基于Res?BP神經網絡的特高壓線路電暈損耗預測方法，包括以下步驟；步驟S1、通過隨機森林算法RF，以MSE作為基尼不純度，對天氣條件的重要性進行計算與排序，選擇重要性排名靠前的天氣條件構建特征集合數據集；步驟S2、利用數據集不同日期中天氣條件之間的差異，利用BIRCH算法對其進行分類；在此基礎上，建立Res?BP神經網絡模型，對特高壓輸電線路電暈損耗進行預測，并運用PSO尋優算法對模型內部參數進行優化調整；本發明具有較好的精確性與穩定性。

技術領域

本發明涉及電網運營技術領域，尤其是基于Res-BP神經網絡的特高壓線路電暈損耗預測方法。

背景技術

隨著電力工業的不斷進步，中國先后建成投運了多條特高壓交流輸電線路；電暈是由電場加速空氣中的自由電子而引發的電離過程。在足夠高的表面電場水平下，電子獲得足夠的能量來電離空氣中的中性分子，導致電暈放電的發生。在電壓較低的條件下，輸電線路一般達不到起暈電壓條件，在以往的研究中，電暈損耗在高壓電網中的數值較低，通常被忽略或近似，而在特高壓輸電中電暈現象則變得非常普遍，且電暈放電會產生能量消耗，因電暈而產生的電暈損耗在整個輸電線路損耗所占的比重也越大。綜上所述，研究并預測特高壓線路電暈損耗，對電網經濟高效運行有著十分重要的意義。

現如今獲取特高壓交流輸電線路電暈損耗的方法有很多，可將其劃分為兩種方法。第一種是公式法，即通過相關經驗或計算公式對特高壓交流輸電線路電暈損耗進行求取。公式法具有一定的局限性，主要是因為對天氣因素考慮不夠全面，導致精度較低，無法滿足精度需求。

第二種是統計與機器學習算法，隨著輸電線路電壓等級的進一步提高，特高壓交流輸電線路電壓已提升至1000kV，而利用統計與機器學習算法對電暈損耗預測的研究較少。

發明內容

本發明提出基于Res-BP神經網絡的特高壓線路電暈損耗預測方法，具有較好的精確性與穩定性。

本發明采用以下技術方案。

基于Res-BP神經網絡的特高壓線路電暈損耗預測方法，包括以下步驟；

步驟S1、通過隨機森林算法RF，以MSE作為基尼不純度，對天氣條件的重要性進行計算與排序，選擇重要性排名靠前的天氣條件構建特征集合數據集；

步驟S2、利用數據集不同日期中天氣條件之間的差異，利用BIRCH算法對其進行分類；在此基礎上，建立Res-BP神經網絡模型，對特高壓輸電線路電暈損耗進行預測，并運用PSO尋優算法對模型內部參數進行優化調整；

步驟S1中，特征集合數據集包括自變量和因變量，自變量為天氣條件，因變量為電暈損耗值，設W_in為線路輸入總電量，W_out為線路輸出總電量，W_L為線路總損耗值，W_C為電暈損耗值，W_I為絕緣子損耗值，W_R為電阻損耗值，則電暈損耗值的計算公式為：

W_L＝W_in-W_out 公式十七；

W_C＝W_L-W_I-W_R 公式十八。

步驟S1中包括以下步驟；

步驟A1、對天氣數據的特征值進行歸一化處理；

步驟A2、選擇天氣數據中的特征值；

步驟S2中包括以下步驟；

步驟A3、對特征集合分類；

步驟A4、確定Res-BP神經網絡結構；

步驟A5、以PSO算法尋優算法對Res-BP神經網絡中全連接層神經元數進行尋優；