[发明专利]一种沿海输电线路绝缘子盐密预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种沿海输电线路绝缘子盐密预测方法及系统。本发明的方法包括以下步骤：包括气象参数统计计算、关键气象参数筛选和盐密预测模型建立；通过气象参数统计计算，获得原始气象参数集合；所述的关键气象参数筛选，其从所述的原始气象参数集合中，通过mRMR算法选取与等值盐密具有最大相关性同时具有最小冗余度的关键气象参数数据；所述的盐密预测模型建立，其基于极限学习机建立盐密预测模型，所述的关键气象参数数据与盐密测试数据组成盐密预测模型数据集，根据气象参数通过盐密预测模型预测沿海输电线路绝缘子盐密。本发明可以减少模型的复杂度，提升训练与计算速度。

技术领域

本发明涉及输电线路绝缘子污秽预测领域，尤其是一种基于关键气象参数的沿海输电线路绝缘子盐密预测方法及系统。

背景技术

随着电力系统的快速发展，电网结构日益复杂，规模不断扩大，对供电的安全性与可靠性的要求不断提高。绝缘子在电力系统中起着电气绝缘与机械支撑的作用，其正常发挥自身功能是电网安全可靠运行的前提。输电线路绝缘子在户外长期运行，随着运行时间的增加，环境中的污秽颗粒在绝缘子表面逐渐累积。当污秽累积到一定程度，遭遇毛毛雨、大雾等高湿天气时，绝缘子表面积累污秽物中的可溶性物质溶解电离，大大降低绝缘子的绝缘性能，严重时将导致污闪事故的发生，影响电网稳定运行。因此，掌握输电线路绝缘子的污秽情况，适时开展污秽清扫工作，对于预防污闪事故具有重大意义。

目前主要通过人工对现场绝缘子污秽取样测量其等值盐密(equivalent saltdeposit density，ESDD)的方法获取输电线路绝缘子的污秽程度，需要耗费大量的人力物力资源且效率不高，不能掌握绝缘子污秽的动态变化情况。基于在线监测获取污秽程度的方法同样存在设备易受现场电磁环境干扰，监测数据准确度较低的问题。国内外已有大量研究表明，绝缘子污秽状态与气象条件息息相关，通过气象数据预测绝缘子等值盐密具有可行性，且能够及时反映绝缘子污秽状态，节省大量人力物力。

已有学者通过统计绝缘子附近气象参数对绝缘子的盐密进行预测，如统计降雨量、风速、湿度等基本气象参数，基于BP神经网络预测绝缘子盐密。这种方法未进一步挖掘气象参数中的有效信息，同时未对建立盐密预测模型的气象参数进行筛选。模型所采用的BP神经网络也有易陷入局部最优、对学习率等训练参数敏感的缺点。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种基于关键气象参数的沿海输电线路绝缘子盐密预测方法及系统，其通过对气象参数进行筛选，获得与绝缘子盐密密切相关的关键气象参数，随后基于极限学习机建立盐密预测模型，实现对盐密的预测。

为此，本发明采用的一种技术方案为：一种沿海输电线路绝缘子盐密预测方法，其包括气象参数统计计算、关键气象参数筛选和盐密预测模型建立；

通过气象参数统计计算，获得原始气象参数集合；

所述的关键气象参数筛选，其从所述的原始气象参数集合中，通过mRMR算法选取与等值盐密具有最大相关性同时具有最小冗余度的关键气象参数数据；

所述的盐密预测模型建立，其基于极限学习机建立盐密预测模型，所述的关键气象参数数据与盐密测试数据组成盐密预测模型数据集，根据气象参数通过盐密预测模型预测沿海输电线路绝缘子盐密。

本发明使用mRMR(max relevance and min redundancy)算法进行关键气象参数筛选，使用筛选后的关键气象参数，基于极限学习机建立盐密预测模型。

进一步地，所述的气象参数统计计算中，在降雨量、温度、湿度、风速、风向和气压的基本气象参数上，进一步挖掘与绝缘子积污过程相关的气象参数，包括无降雨日数、强降雨日数、污秽连续增长时间和高湿度日数。

进一步地，所述气象参数统计计算的具体步骤如下：

S1-1、对需建立盐密预测模型的输电线路测点塔位附近多个气象站点实测气象数据进行插值获得测点塔位处气象数据；