[发明专利]一种基于数据驱动的输电线路覆冰预测与自校正方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于数据驱动的输电线路覆冰预测与自校正方法，属于电力工程和信息处理技术领域。

背景技术

输电线路覆冰是每年冬季影响输电线路安全稳定运行的主要自然灾害之一，可能导致输电线路发生舞动、覆冰闪络、脱冰跳跃、断线甚至倒塔等多种事故，对电网安全构成严重的危害。提前对输电线路覆冰情况进行预测可以有效预防覆冰灾害的发生，但是由于输电线路覆冰的产生过程具有动态性、不确定性、非线性、突变及间歇等特性，使得输电线路覆冰预测模型复杂且准确度不高。

基于数据驱动的控制方法是近年来出现的一种新的控制算法，该方法不需要系统其他先验知识，无需建立假设条件和精确的数学解析模型，仅需要利用输电系统已存储的离线历史数据便可实现输电线路覆冰的预测，因此基于数据驱动的方法简化了模型的建立，提高了预测的正确性，适合于对输电线路覆冰进行预测。但是数据驱动模型需要重复不断地学习和训练才能保证模型的适应性和准确性，目前该过程都是人工预设一段时间，定期对模型进行训练，有必要提出一种自校正的方法实现模型的自动修正与适应。

发明内容

本发明的目的是为了解决输电线路覆冰预测模型复杂且准确度不高、数据驱动模型需要人工预设一段时间重复不断地学习和训练的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于数据驱动的输电线路覆冰预测与自校正方法，本发明特征在于，由输电线路通过覆冰监测终端与覆冰监测终端采集数据处理系统连接，覆冰监测终端采集数据处理系统分别与自校正覆冰预测模块连接，自校正覆冰预测模块还分别与历史信息库、覆冰预测结果库、覆冰预测结果展示IED连接；其中，

自校正覆冰预测模块由结果比较子模块、模块校正子模块和输电线路覆冰预测模型依序连接构成；历史信息库、覆冰预测结果库、覆冰预测结果展示IED与自校正覆冰预测模块连接的方式是直接与自校正覆冰预测模块中的输电线路覆冰预测模型连接；

覆冰监测终端采集数据处理系统与自校正覆冰预测模块连接的方式是直接与自校正覆冰预测模块中的结果比较子模块连接；

采用对历史信息库中海量数据进行分析建模，建立输电线路覆冰预测模型，运用该模型对下一次输电线路覆冰进行预测，将覆冰监测终端安装在输电线路上对温度、湿度、拉力、倾角这些变量进行采集，通过无线通信将采集数据输入覆冰终端采集数据处理系统，该系统对数据进行清理并计算，计算结束触发自校正覆冰预测模块的运行，完成覆冰预测模块的校正，使其更适应于以后的预测。

本发明覆冰监测终端采集数据处理系统接收覆冰监测终端的采集数据作为系统的数据输入，具有滤波去噪和异常值剔除的数据预处理功能、覆冰计算功能和数据入库功能，计算得到覆冰结果则自动触发自校正覆冰预测模块，触发信息中包括本次计算得到的覆冰实测结果和与覆冰实测结果的时间、输电杆塔相对应的覆冰预测结果。

本发明自校正覆冰预测模块等待覆冰监测终端采集数据处理系统的触发，在接收到触发信息后，从触发信息中提取覆冰实测结果与覆冰预测结果相比较，根据比较结果对输电线路覆冰预测模型进行校正。

本发明输电线路覆冰预测模型以历史信息库中温度、湿度、风速、时效因子这些海量数据为基础，采用非线性时间序列分析法和BP神经网络学习法推导出输电线路覆冰预测模型和模型中的映射函数。

本发明基于数据驱动的输电线路覆冰预测与自校正方法以输电线路为对象，在历史信息库中储存输电线路覆冰相关的历史数据，采用非线性时间序列分析法建立输电线路覆冰预测初始模型，用BP神经网络学习法对历史信息库中数据进行学习，从而确定初始模型中的映射函数，实现输电线路覆冰预测模型的建立，将历史数据作为输入，代入模型中的映射函数，得到的输出结果即为覆冰预测结果，将覆冰预测结果输出至覆冰预测结果展示IED进行预警，同时也存入覆冰预测结果库中。在输电线路上安装覆冰监测终端对温度、湿度等覆冰相关参量（每组参量对应于一条输电线路的某一时刻）进行测量，并将测量值通过无线网络传输至覆冰监测终端采集数据处理系统，该系统接收到数据首先采用滤波去噪和异常值剔除方法对采集数据进行预处理，然后根据覆冰计算公式计算覆冰结果，当计算的测量值对应的时间和输电线路与输电线路覆冰预测模型的覆冰预测结果中的时间和输电线路相同时，在得到计算结果的同时触发自校正覆冰预测模块，对输电线路覆冰预测模型进行修正，从而进行下一次覆冰预测，如此循环。

输电线路覆冰预测模型的建立方法为：

首先根据Makkonen模型，推导出输电线路覆冰动态过程的状态方程：