基于粒子群算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测

分析了现有输电线路覆冰厚度预测方法中的不足,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测。通过历史覆冰增长数据样本对支持向量机进行训练,利用训练的模型对线路覆冰厚度进行预测。同时利用粒子群优化算法对支持向量机关键参数进行优化,有效提高了覆冰厚度预测精度,为输电线路防冰提供了可靠依据。     

采用多变量模糊控制的输电线路覆冰状态评估

目前架空输电线路在线监测系统中覆冰状态通过阈值方法进行评估,由于监测技术和理论模型的考虑因素有限等原因导致准确率较低。输电线路覆冰与微气象参数(如环境温度和相对湿度)的相关性较大。为提高输电线路覆冰状态评估准确率,以输电线路在线监测系统为基础,综合考虑系统的等效覆冰厚度、微气象参数以及覆冰持续时间等,提出了一种采用多变量模糊控制技术的输电线路覆冰状态评估方法,并建立了模糊推理规则。通过南方电网输电线路灾害(覆冰)预警系统的现场监测数据验证了该方法的准确性和可行性。     

基于支持向量机的输电线路覆冰回归模型

为对输电线路覆冰进行有效地监测、预测及预警,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的输电线路覆冰回归模型,用于输电线路覆冰情况的短期预测。这一研究工作是在MATLAB环境下,应用LIBSVM软件包编程进行建模仿真的;针对实测微气象-覆冰数据多维、自由度大的特性,选定与覆冰相关性最大的气温、相对空气湿度数据以及覆冰参考量作为输入量,覆冰质量作为输出量;提出了基于支持向量机的超短期预测、短期迟滞预测和滚动预测3种预测模型,并通过实例数据仿真评估了模型的有效性。结果表明:超短期预测模型预测精度>90%,但时效仅15min、实用价值较低;短期迟滞预测模型和滚动预测模型在2h内预测精度均>80%,可适用于输电线路覆冰的短期实时预测;滚动预测模型理论上可预测更长期的覆冰情况,假设微气象参量恒定不变限制了其预测精度,若结合微气象预报将会有更好的预测效果。由于目前适用于建模仿真的完整覆冰数据较少,因此支持向量机用于建立输电线路覆冰回归模型的有效性和稳定性还有待进一步验证。     

基于灰色支持向量机的输电线路覆冰厚度预测模型

为了降低输电线路覆冰事故对电网安全造成的严重影响,对输电线路覆冰厚度进行预测将能够有效地指导电网抗冰工作。提出了基于灰色支持向量机的输电线路覆冰厚度短期预测模型,分析了样本中脏数据的剔除及数据预处理方法,通过模型预测值与实测数据的对比验证了该模型的准确性和适用性,根据模型预测的线路最大覆冰厚度值对现场观冰、冰情预警以及开展交直流融冰提供策略指导。将该模型与传统的支持向量机和广义回归神经网络覆冰预测模型进行了对比,结果表明,该模型平均误差为0.325 mm,平均绝对百分误差仅为2.61%,适用于输电线路覆冰厚度短期预测。在易覆冰地区,应用该预测模型能够更好地指导输电线路抗冰工作。     

架空输电线路覆冰状态评估模糊专家系统

极端寒冷气候下架空输电线路覆冰对电力系统运行安全构成了极大威胁,为分析覆冰对输电线路和杆塔可能造成的危害,实现覆冰输电线路状态评估,根据其多因素影响和不确定性的特点,提出了以在线监测系统为基础的覆冰输电线路状态评估模糊专家系统方法。在明确了各状态评估特征量,设计了机械荷载状态评估和外绝缘状态评估方案后,根据试验数据和专...     

基于支持向量机的区域覆冰模型

针对无人区输电线路冰区划分问题,本文提出一种基于支持向量回归机(support vector vegression,SVR)的区域覆冰模型。利用研究区域大量实测覆冰数据和同时气象数据,采用ArcGIS提取区域地形因子,并将气象因子空间数值化,分析覆冰与气象因子和地形因子的关系,构建区域覆冰数学模型。研究结果表明支持向量机覆冰模型优于线性模型。     

基于聚类算法的电网覆冰灾害分级预警模型研究

对电网覆冰灾害进行了分级预警模型的研究,采用图像检测法测得输电线路覆冰厚度的实时数据,以此为约束条件,采用聚类算法计算出输电线路的综合覆冰厚度,针对不同的覆冰厚度,对覆冰灾害进行了等级划分,并发出相应等级的预警信号。通过对某220 k V架空输电线路覆冰厚度数据的实时监测,验证了该预警模型的有效性。电网覆冰灾害分级预警模型的建立,使覆冰灾害预警更为准确、有效,且节约线路维护检修成本,为高压输电线路状态评估、安全性评价等工作提供参考依据。     

基于偏互信息法与支持向量机的覆冰闪络故障预警

输电线路覆冰闪络跳闸故障是引起电网故障的重要原因之一。现有的覆冰闪络研究主要集中在绝缘子覆冰闪络电压的模型研究。一方面,闪络电压模型不能全面反映所有因素综合作用下的绝缘子闪络电压;另一方面,数据采集的误差使现有覆冰闪络电压模型的研究成果难以在覆冰闪络故障预警中直接应用。考虑到数据挖掘技术的发展,基于偏互信息法和支持向量机对覆冰闪络故障进行预警。首先,采用偏互信息法筛选出关键的因素作为输入变量。然后,建立覆冰闪络预警的支持向量机模型,对样本数据进行训练和预测。仿真结果表明,基于偏互信息法与支持向量机的覆冰闪络故障预警方法能够较为有效地预测覆冰闪络,为实际电网的覆冰闪络防御提供了参考。     

导线覆冰监测系统的力学模型与预警功能优化

研究输电线路覆冰在线监测系统的覆冰厚度预测模型以及预警功能的实现与优化。以覆冰线路为研究对象,对其进行力学分析,考虑耐张绝缘子串等不均匀载荷以及风偏平面的载荷,建立了输电线路综合荷载的等值覆冰厚度预测模型,并依据该模型建立导线覆冰在线监测系统。运用输电线路内部循环应力与疲劳振动次数的s-N曲线得出输电线路强度衰减的计算公式,依据导线剩余强度给出导线疲劳度概念及公式,并考虑导线疲劳度对覆冰监测系统的预警值进行修正。实验结果表明,监测系统可以更准确地发出报警信号。     

基于动态拉力与倾角的输电线路覆冰过程辨识与建模

输电线路覆冰会严重影响电网的安全稳定运行,因此准确地监测线路覆冰情况对电力系统的安全运行具有重要作用。针对目前基于动态拉力与倾角的架空输电线路覆冰力学模型对现场线路覆冰的监测还有一定误差,提出了以导线动态拉力、倾角为输入,等值覆冰厚度为输出的多输入单输出耐张塔覆冰监测模型。采用系统辨识的方法,利用便于工程实践的Matlab系统辨识工具箱辨识与建模出最终模型。研究表明,最终辨识得到的模型满足实际现场情况,能准确地监测输电线路的覆冰过程情况,并为线路覆冰监测提出了一种新思路。     

微气象条件下输电线路导线覆冰预测模型

覆冰作为一种特殊的气象条件,给架空线路的安全运行造成严重影响。首先对山区微气象条件下输电线路导线覆冰规律进行深入研究,并得到在不同微气象条件下,各个气象参数对输电线路导线覆冰的影响系数不同这样一个结论。随后,根据不同的影响系数对各个微气点进行建模,基于此,提出了一种基于神经网络及模糊逻辑算法的输电线路导线覆冰组合预测模型。计算结果表明,上述基于微气象区域条件的输线电路导线覆冰预测模型与以往的全局模型和单纯的BP神经网络相比,有更高的预测精度,其在实际中的应用也取得了良好的效果。     

线路覆冰与局部气象因素的关系

气象参数对电力系统覆冰有着决定性的影响,由于缺乏现场有效监测数据,针对气象与覆冰之间关系的研究进展缓慢。笔者前期开发的输电线路覆冰在线监测系统可实现线路局部气象条件和线路覆冰状况的实时监测。基于现场监测数据笔者又进行了线路覆冰与局部气象因素之间关系的研究,结果表明:覆冰形成、自动脱落过程与气象条件之间关系密切,线路覆冰形成需要特定的环境条件;采用单一环境温度、湿度、风速等气象要素进行覆冰预测的可靠性差,尤其误报率过高,如采用风速进行预测误报率高达248%;采用多气象因素进行覆冰预测的准确率达到67%,误报率、漏报率分别为18%和39%;通过模糊理论进行气象因素与覆冰预测得到了理想的结果,预测准确率达到86%,误报率、漏报率仅为13%和3%。     

基于力学测量的架空输电线路覆冰监测系统

对输电线路覆冰载荷进行了力学分析,讨论了覆冰厚度的计算方法。开发了基于架空输电线路轴向张力、二维倾角和风速风向、温湿度等气象信息测量的覆冰监测系统。利用全球移动通信系统（GSM）/通用分组无线电业务（GPRS）网络,线路监测终端与中心监控主站进行数据传输,由主站专家系统软件利用相关覆冰理论模型分析导线覆冰状况,及时给出除冰信息,有效预防冰害事故发生。     

在线监测和GIS用于输电线路管理系统

为了加强输电线路状态运行管理,介绍了线路管理系统的数据结构、系统建立方法后分析了系统的功能:安排定期的线路巡视;及时采取措施预防突发事故的发生,实现输电线路的状态监测、状态巡视、状态检修等;对设备的基本参数和经验数据进行自动修正,并通过嵌入的各种算法、模型结合GIS系统绘制该地区的电子污区分布图、覆冰分布图等。实际运行证明,该系统对线路的安全运行起到了监测作用。     

南方山区线路覆冰在线监测数据特征分析与预测模型研究

我国南方山区由于地形气候的影响,易在冬季导致输电线路严重覆冰,进而给电网的安全运行带来巨大的挑战。因此通过对线路覆冰研究,总结出南方山区覆冰数据中的规律和存在问题,其重要性不言而喻。先从覆冰在线监测系统的原理入手,并针对南方某典型山区覆冰在线监测数据开展导线覆冰特征定量分析,总结出该山区在不同微气象条件下,各个气象参数组合对覆冰的影响的规律。最后,提出一种基于模糊逻辑和神经网络建立输电线路覆冰组合预测模型的方法。     

架空输电线路覆冰实时监测方案探讨

输电线路覆冰在我国造成许多事故,影响电力系统安全,对覆冰的研究和预防一直在进行中。在分析线路覆冰形成条件和机理的基础上,提出采用弧垂实时监测、线路图像实时监视和小型气象站相结合的综合方法来实时监测架空线路覆冰的新方案,文中叙述了该方案的理论分析、具体实施方案、方案的优越性和应用前景。     

基于星地融合的输电线路覆冰预警优化方法研究

输电线路覆冰预测对保障电网安全具有重要意义,随着气象条件日趋复杂,为了提升输电线路覆冰预测的准确性和及时性,依托现有的覆冰预测模型,提出了一种基于卫星气象和地面气象站点数据的星地融合气象要素反演方法。对覆冰预测模型中核心气象输入参数(如温度、降水、风速)预报精度进行优化提升,进而提高复杂气象条件下输电线路覆冰预警精度。以浙江某输电线路为实验区,实验结果表明文中方法对温度和降水的预报效果提升较为明显,提前72 h输电线路覆冰预报的准确度相对于24 h预报准确度没有明显的下降,对于24 h~72 h的覆冰预测预警有较好的指导意义。