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现有基于机理的覆冰预测模型考虑因素众多,结构复杂,但仍存在预测误差。基于统计回归的覆冰预测模型则较少考虑时间累积效应,与实际情况亦有出入。因此提出了计及气象因素时间累积效应的输电线路覆冰预测模型。建立了气象因素下的覆冰厚度增长简易模型,分析了覆冰厚度随时间增长的关系。并进一步考虑不同气象因素对覆冰增长的影响,构建不同气象因素覆冰厚度增长程度指标。利用历史气象数据计算该指标并与覆冰厚度监测值组成训练集,采取SVM回归方法实现对覆冰情况的预测。通过算例对现有各方法与所提方法进行了对比,验证了该预测模型在精度等方面的优势。 相似文献
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导线覆冰与脱冰跳跃威胁输电线路的安全运行,因此实现线路覆冰增长与脱冰跳跃动态过程实时趋势估计,对运维检修决策有很大意义。在现有覆冰增长与脱冰跳跃的影响因素研究基础上,提出了基于微气象监测数据的输电线路覆冰及脱冰跳跃发展趋势多时间尺度动态估计模型。以新疆电网某线路运行记录为例进行了建模分析,所提模型与实际运行结果及其他方法对比测试表明,该方法可较好地估计输电线路覆冰增长及脱冰跳跃过程,实用性强,可用于输电线路覆冰及脱冰跳跃监测、越限告警,作为电网调度运行及线路运维检修决策的参考。 相似文献
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新疆750kV特高压输电线路是中国新疆地区实施优势资源转换战略的重要组成部分,在能源战略布局上可实现南北疆电力互供、水电与光伏互补,提高电网供电可靠性及互供能力、新能源接纳能力。新疆750kV输电网络覆盖区域广,途径地形复杂。大风是新疆地区典型的气象特征,也是线路故障的主要外力因素之一。新疆750kV线路运维过程中需要掌握大风发生的时空特征,以便进行有针对性维护。文中结合新疆地区的地形遥感数据以及2011年至2015年的新疆750kV主要线段沿线的风速、风向数据,分析了750kV线路沿线的海拔、坡度坡向、年平均风况,6级以上大风风况等特征,分析结果给出特征数据值,反映出新疆750kV线路地形和风况的全局时空特点,为针对性风害防治以及有效提高经济指标提供关键依据。 相似文献
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重要输电通道风险评估和预测对状态检修和线路运维工作具有指导性意义,而采用传统长短时记忆(long and short-term memory,LSTM)网络对线路风险进行预测时,人为调参困难、预测精度较低,因此,提出了一种基于水波优化-因子分析-长短时记忆(water wave optimization - factor analysis - long and short-term memory,WWO-FA-LSTM)的重要输电通道风险准确评估与快速预测方法。首先,引入Levy分布、高斯–柯西变异算子和线性递减波高对WWO进行改进;其次,获取评估区多维致灾因子,并进行FA降维后作为网络输入,考虑孕灾环境敏感性和承灾体易损性计算出风险指数Rc作为网络输出;通过改进的WWO对LSTM进行不断优化,得到最优化LSTM模型;最后,采用最优化LSTM模型对重要输电通道进行风险预测。结果表明,该模型风险评估准确,模型预测较传统方法降低了误差,适用于输电通道风险评估与预测。 相似文献
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