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。     

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。     

基于支持向量机和模糊控制的输电线路覆冰状态评估模型

输电线路覆冰严重威胁着电力系统的安全运行。为提高输电线路覆冰状态评估准确率,以输电线路覆冰监测系统为基础,综合考虑监测系统的等效覆冰厚度、微气象参数以及覆冰持续时间等,提出基于支持向量机和模糊控制的输电线路覆冰状态评估模型。支持向量机实现覆冰状态的初步分类,输出无覆冰状态和有覆冰状态,针对有覆冰的状态进一步通过模糊控制评估模型对覆冰的严重程度作出准确评估,输出线路覆冰综合评估结果。实验数据验证了评估模型的准确性和可行性。     

基于布谷鸟搜索算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测

为了提高输电线路覆冰预测精度,采用主成分分析确定输电线路覆冰的关键影响因子为温度、湿度和风速,以此作为覆冰预测模型的输入量。采用布谷鸟算法对支持向量机的惩罚因子和核参数进行优化,建立基于CS-SVM的输电线路覆冰厚度预测模型。采用实际运行线路的覆冰数据进行仿真分析,结果表明,基于CS-SVM的输电线路覆冰厚度预测模型的平均相对误差、均方根误差和全局最大误差分别为5.254%、0.952%、5.827%,均小于其他几种常用覆冰预测模型,验证了模型的正确性和有效性。     

基于极限学习机和支持向量机的输电线路覆冰预测

物体表层的水分会因为受到特殊气象条件的影响导致物体出现覆冰现象,此类现象常见于飞机跑道、高速路等。当覆冰现象发生在电力系统中可能会因此产生诸多不利影响,如使输电线路发生形变而进一步造成损坏,更严重的情况还可能会导致断线,断线造成的停电中断容易引起更大范围的供电系统瘫痪,造成重大经济损失。尤其是在极端天气状况下,事故率非常高,很有必要对该类型事故进行深入分析和研究。     

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。     

输电线路覆冰监测技术

文章从电力架空线路覆冰雪产生的条件和危害入手,重点介绍了输电线路覆冰监测技术及应用现状,并提出改进建议。综合考虑湖北冰灾区域和覆冰监测的有效性,建议在湖北的恩宜荆荆电网和鄂东与江西交界的成宁重冰区装设覆冰在线监测装置,并提出具体应用原则。     

基于PCA-GA-LSSVM的输电线路覆冰负荷在线预测模型

针对目前输电线路覆冰负荷预测模型存在的预测精度不足、模型参数选择随意性强、预测效率低等问题,提出了一种基于现场监测数据的输电线路覆冰负荷在线预测模型。首先基于主成分分析法(PrincipalComponent Analysis, PCA)提取微气象数据中的有效信息,并采用遗传优化算法(Genetic Algorithm, GA)对惩罚系数等模型参数进行优化确定,建立离线最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachines, LS-SVM)模型。然后基于KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker conditions)和增量在线学习算法,实现了回归函数和预测模型的在线更新。最后通过云南电网相关输电线路覆冰灾害的实例进行仿真分析。实验结果表明所提模型可有效地对现场输电线路覆冰负荷进行在线预测,单步长及多步长的预测效果均优于传统的覆冰预测模型,应用该预测模型可更好地为输变电系统的除冰和维护决策服务。     

基于数据驱动算法和LS-SVM的输电线路覆冰预测

输电线路的严重覆冰给电网的安全生产带来了极大的危害。针对线路覆冰与气象条件的数学描述模型不能很好地反应冰厚与微气象条件的关系和基于全局数据的智能覆冰预测算法复杂、准确度低,无法实现在线预测的难题,文中采用数据驱动的思想,以矢量的方式看待覆冰样本数据,提出一种基于数据驱动算法和最小二乘支持向量机(LS-SVM)覆冰预测模型。该方法在k均值邻近算法的基础上对覆冰历史数据进行优化选择,充分利用LS-SVM需求样本数量少、训练速度快、泛化能力强等特点对输电线路覆冰模型进行快速建模。算例表明了所提算法的有效性和正确性。     

神经网络输电线路覆冰厚度预测

介绍了输电线路覆冰厚度计算的相关经典模型,并以PNN网络与GRNN网络为例,探讨了输电线路覆冰厚度智能检测模型.通过对模型实现、对比,分析了两种网络的优缺点,在此基础上提出综合使用两种网络的思路,以提高输电线路覆冰厚度预测的精度,减少覆冰对电网的直接和潜在危害.     

基于在线监测数据的输电线路覆冰形态研究

基于在线监测系统的覆冰监测数据,对南方电网输电线路4种覆冰形态进行研究,分析这些覆冰形态和覆冰量与气温、湿度等气象条件间的关系及其对输电线路的影响.分析结果表明,在一定的风速、云中冰晶含量等条件下,温度只要达到约-5℃就有可能产生雾凇覆冰;云南、贵州高海拔山区由于低温雨雪天气较长,覆冰过程容易向混合淞覆冰发展,对输电线路危害极大.     

输电线路覆冰重量和厚度在线监测系统的研究

介绍了在覆冰导线力学分析的基础上,应用现代传感器技术、无线网络通信技术,设计开发的输电线路覆冰重量和厚度监测系统,介绍了基于ZigBee无线传感器网络的基本概念,输电线路覆冰计算的基本原理及系统的具体设计方案和软硬件实现.     

基于三维重建的输电线路覆冰在线监测方法

输电线路覆冰常危害电力系统安全运行,有效监测输电线路覆冰状况能够预防由覆冰引起的重大电力事故。文中提出一种基于图像三维重建的输电线路覆冰在线监测方法,该方法利用计算机双目视觉原理,通过2台不同位置的摄像机采集同一段线路的2幅覆冰图像,检测出图像的匹配点,利用图像间的视差计算线路覆冰在三维空间的深度,重建出线路覆冰的三维模型,最后由三维模型计算得到线路覆冰的厚度及其分布状况。应用所提出方法对2组实测图像进行三维重建分析,结果表明该方法不仅能够准确计算线路覆冰的厚度,还可反映覆冰的厚度分布特征。     

基于WPA优化LSSVM的输电线路覆冰厚度预测

针对现有输电线路覆冰厚度预测方法上存在的不足,采用狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的惩罚因子和核函数参数进行优化,建立基于WPA优化LSSVM的输电线路覆冰厚度预测模型.采用某500 k...     

输电线路抗覆冰

贵州地处云贵高原，境内沟堑纵横，地势高低不平，冬季气温低，空气潮湿，在海拔1500m以上地区形成严重凌冻。凌冻附着在输电线路上，滚雪球式的恶性循环，严重的线路覆冰造成导线、避雷线、瓷瓶串断落，每年这样的事故都屡屡发生，给国民经济生产经营造成极大的损失。同时，恶劣的地理和气候条件给事故后的抢修造成极大困难，增加了工人的劳动强度，也延误了复电的时间。截止2004年，其中遵义供电局有220kV线路938km，110kV线路1313km。这些线路有10％～12％经过高海拔地区，在冬季，输电线路因覆冰过载造成线路断落成了困扰我局系统的难题。     

贵州电网公司输电线路覆冰预警系统运行分析及应对措施

描述了贵州电网公司覆冰预警系统终端的分布情况以及线路覆盖率,发现在其运行中存在的终端可靠性低、设备故障率高,维修难度大等问题,并对导线拉力、地线拉力传、图像监测、等值覆冰计算等问题进行深入分析,从而提出相应的整改应对措施。     

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。     

输电线路绝缘子覆冰预测及防护方法综述

在寒冷地区,由大气结冰引起的绝缘子串覆冰频发,严重影响覆冰地区电力系统的安全。开展绝缘子覆冰及其预防技术研究对提高输电线路可靠运行有重要意义。首先分析绝缘子覆冰闪络的主要影响因素,并对覆冰绝缘子的形态特征进行深入研究,如覆冰类型、覆冰量、覆冰长度和桥接状态、绝缘子污染等。然后从预测、监测、预防3个角度出发,详细论述覆冰绝缘子覆冰的防护措施。对覆冰绝缘子的监测方法进行分析和比较,结果表明,图像监测技术在冰凌预测中具有明显的优势,并讨论了目前结冰的图像识别技术的研究进展和技术难点。最后,介绍绝缘子覆冰风险预测模型的研究前景,并阐述基于图像和机器学习算法的绝缘子结冰风险预测模型的研究前景,对今后减少绝缘子覆冰闪络事件的研究提出一些建议和展望。     

架空输电线路覆冰在线监测系统的运行

持续低温雨雪天气使架空输电线路覆冰,对电网运行造成严重危害,输电线路覆冰在线监测系统具有重要意义。分析了输电线路覆冰在线监测系统的原理及功能,将输电线路覆冰过程分为形成、稳定增长、缓慢增长、消失4个阶段。对系统的研发及运行进行了总结,指出拉力传感器等关键部件存在的问题及解决措施。通过若干年的运行,可建立覆冰统计资料序列,为输电线路工程设计提供依据。     

华中电网输电线路覆冰在线监测系统运行情况分析

文章介绍了华中电网500kV直属输电线路覆冰在线监测系统的布点情况、原理及功能,对输电线路典型覆冰进行了分析,并对该系统在运行过程中取得的经验进行了详细介绍,最后给出下一步改进完善建议。