[发明专利]一种输电线路舞动概率预报系统及方法

说明书

本发明提供一种输电线路舞动概率预报系统及方法，该系统包括：气象数据采集模块，用于采集输电线路的高空气象要素集合预报数据和地面气象要素集合预报数据；指标范围采集模块，用于采集指标范围并发送至等权重法计算模块和集合平均法计算模块；等权重法计算模块和集合平均法计算模块，均用于根据高空气象要素集合预报数据和地面气象要素集合预报数据以及指标范围计算输电线路舞动概率；舞动概率数据库建立模块，用于根据输电线路舞动概率建立舞动概率数据库。本发明的系统及方法通过等权重法计算模块和/或集合平均法计算模块计算输电线路舞动概率，能够为电力生产过程中的舞动灾害提供概率预报，根据该概率预报做出不同程度的措施，以提高效益。

技术领域

本发明涉及电力生产和气象预测的交叉技术领域，尤其涉及一种输电线路舞动概率预报系统及方法。

背景技术

架空输电线路舞动是输电线路导线不均匀覆冰后在风力作用下引起的一种低频率(0.1～3Hz)、大振幅(导线直径的20～300倍)的自激震动现象。导线舞动会对杆塔、导线、金具及部件造成损害，引起线路频繁跳闸与停电，威胁输电线路安全运行，并造成重大经济损失和社会影响。形成舞动的因素较复杂，主要有气象条件、线路的微地形、电网结构等，其中气象条件是导致舞动的最重要因素。

现有的舞动预测技术主要有三种：(1)基于常规天气预报的历史数据，通过相关公式计算出预测区域的相关要素数值，再结合线路等其他要素对舞动进行预测；(2)通过对历史舞动数据的整理，分析舞动发生的规律如空间时间分布规律，总结舞动线路的气象因素影响特征，同时结合舞动与微地形、电网结构等因素的关系，提出舞动预测技术；(3)利用各类型机器学习算法，如SVM(支持矢量机)、AdaBoost(集成学习算法)等，对历史气象数据、舞动区域气象历史数据等进行判断分析，构建舞动预报模型，实现对舞动的预测。以上三种舞动的预测技术都属于确定性预测，即对舞动发生的预测结果只给出两种是或否的确定性结果。此类方法基于历史数据可以做出一些准确预测，但对预测结果的使用缺少灵活性，尤其在不能保证结果100％的正确性时，提高了预测结果应用的风险，整体适用性不高。相对的，如果能够对舞动发生的可能性进行预测，即对预测结果进行量化，提供舞动发生的概率，那么在应用时就可根据不同概率设置针对性措施，从而降低成本，提高经济效益。因此，对舞动的发生的可能性进行预测，对减少各方面损失起着重要的作用，也是极其必要的。

对于舞动发生的概率预测，现有的方法是利用单一数值天气预报模式获得气象要素的预报值并进行统计订正；再使用机器学习算法，基于机理研究和统计方法对历史数据进行分析建模，之后进一步通过设置分类器系数公式，对舞动发生的概率(置信度)进行计算。这种基于传统统计类方法的概率预测，虽然可以对舞动灾害发生的可能性提供定量分析，但其本质上只具有基于历史数据上的统计意义，而并未对舞动灾害发生的物理过程的可能性做出动力学层面的描述；它仅能反映过去出现过的一般状态，而无法体现现在和将来可能出现的个别情况。

上述方法本质上都是基于历史数据进行统计分析建模，归纳舞动预测系统，并不能在动力学层面直接反应真实天气状况的可预报性，对舞动发生可能性进行预测，即还未看到基于集合预报的舞动灾害概率预测在输电线路精细化预报分析领域的应用。

集合预报是为了解决数值天气预报系统中单一数值预报的不确定性问题而提出。由于大气是高度复杂，高度非线性系统，数值模式对于初始条件的误差非常敏感，而数值模式的初始场可能因为观测误差、资料同化误差等含有不确定性，从而导致模式预报结果与真实状况有较大偏差，而且对于预报值的可信度并不明确；若根据初值误差的分布范围给出一个初值集合，就可以相应得到一个预报值集合；同时对于模式中很多物理过程如参数化方案等的不确定性和随机性，也可以进行模拟，得到一个新的预报值集合。