一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路覆冰預(yù)測與自校正方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路覆冰預(yù)測與自校正方法，包括輸電線路、覆冰監(jiān)測終端、覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、歷史信息庫、自校正覆冰預(yù)測模塊、覆冰預(yù)測結(jié)果庫和覆冰預(yù)測結(jié)果展示IED，其中，自校正覆冰預(yù)測模塊中包括結(jié)果比較子模塊、模塊校正子模塊和輸電線路覆冰預(yù)測模型，歷史信息庫包括輸電線路周圍的溫濕度、風(fēng)速和時效因子等歷史數(shù)據(jù)。采用非線性時間序列分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)法對歷史信息庫中數(shù)據(jù)進行分析建模，建立輸電線路覆冰預(yù)測模型進行預(yù)測，在輸電線路上安裝覆冰監(jiān)測終端實時采集覆冰參量數(shù)據(jù)，通過覆冰終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)計算并觸發(fā)自校正覆冰預(yù)測模塊的運行，提高輸電線路覆冰預(yù)測模型的自適應(yīng)和準(zhǔn)確性。
【專利說明】一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路覆冰預(yù)測與自校正方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路覆冰預(yù)測與自校正方法，屬于電力工程和信息處理【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]輸電線路覆冰是每年冬季影響輸電線路安全穩(wěn)定運行的主要自然災(zāi)害之一，可能導(dǎo)致輸電線路發(fā)生舞動、覆冰閃絡(luò)、脫冰跳躍、斷線甚至倒塔等多種事故，對電網(wǎng)安全構(gòu)成嚴(yán)重的危害。提前對輸電線路覆冰情況進行預(yù)測可以有效預(yù)防覆冰災(zāi)害的發(fā)生，但是由于輸電線路覆冰的產(chǎn)生過程具有動態(tài)性、不確定性、非線性、突變及間歇等特性，使得輸電線路覆冰預(yù)測模型復(fù)雜且準(zhǔn)確度不高。
[0003]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的控制方法是近年來出現(xiàn)的一種新的控制算法，該方法不需要系統(tǒng)其他先驗知識，無需建立假設(shè)條件和精確的數(shù)學(xué)解析模型，僅需要利用輸電系統(tǒng)已存儲的離線歷史數(shù)據(jù)便可實現(xiàn)輸電線路覆冰的預(yù)測，因此基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法簡化了模型的建立，提高了預(yù)測的正確性，適合于對輸電線路覆冰進行預(yù)測。但是數(shù)據(jù)驅(qū)動模型需要重復(fù)不斷地學(xué)習(xí)和訓(xùn)練才能保證模型的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性，目前該過程都是人工預(yù)設(shè)一段時間，定期對模型進行訓(xùn)練，有必要提出一種自校正的方法實現(xiàn)模型的自動修正與適應(yīng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是為了解決輸電線路覆冰預(yù)測模型復(fù)雜且準(zhǔn)確度不高、數(shù)據(jù)驅(qū)動模型需要人工預(yù)設(shè)一段時間重復(fù)不斷地學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的問題。
[0005]為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:
[0006]一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路覆冰預(yù)測與自校正方法，本發(fā)明特征在于，由輸電線路通過覆冰監(jiān)測終端與覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)連接，覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分別與自校正覆冰預(yù)測模塊連接，自校正覆冰預(yù)測模塊還分別與歷史信息庫、覆冰預(yù)測結(jié)果庫、覆冰預(yù)測結(jié)果展示IED連接；其中，
[0007]自校正覆冰預(yù)測模塊由結(jié)果比較子模塊、模塊校正子模塊和輸電線路覆冰預(yù)測模型依序連接構(gòu)成；歷史信息庫、覆冰預(yù)測結(jié)果庫、覆冰預(yù)測結(jié)果展示IED與自校正覆冰預(yù)測模塊連接的方式是直接與自校正覆冰預(yù)測模塊中的輸電線路覆冰預(yù)測模型連接；
[0008]覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)與自校正覆冰預(yù)測模塊連接的方式是直接與自校正覆冰預(yù)測模塊中的結(jié)果比較子模塊連接；
[0009]采用對歷史信息庫中海量數(shù)據(jù)進行分析建模，建立輸電線路覆冰預(yù)測模型，運用該模型對下一次輸電線路覆冰進行預(yù)測，將覆冰監(jiān)測終端安裝在輸電線路上對溫度、濕度、拉力、傾角這些變量進行采集，通過無線通信將采集數(shù)據(jù)輸入覆冰終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行清理并計算，計算結(jié)束觸發(fā)自校正覆冰預(yù)測模塊的運行，完成覆冰預(yù)測模塊的校正，使其更適應(yīng)于以后的預(yù)測。
[0010]本發(fā)明覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)接收覆冰監(jiān)測終端的采集數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸入，具有濾波去噪和異常值剔除的數(shù)據(jù)預(yù)處理功能、覆冰計算功能和數(shù)據(jù)入庫功能，計算得到覆冰結(jié)果則自動觸發(fā)自校正覆冰預(yù)測模塊，觸發(fā)信息中包括本次計算得到的覆冰實測結(jié)果和與覆冰實測結(jié)果的時間、輸電桿塔相對應(yīng)的覆冰預(yù)測結(jié)果。
[0011]本發(fā)明自校正覆冰預(yù)測模塊等待覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的觸發(fā)，在接收到觸發(fā)信息后，從觸發(fā)信息中提取覆冰實測結(jié)果與覆冰預(yù)測結(jié)果相比較，根據(jù)比較結(jié)果對輸電線路覆冰預(yù)測模型進行校正。
[0012]本發(fā)明輸電線路覆冰預(yù)測模型以歷史信息庫中溫度、濕度、風(fēng)速、時效因子這些海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用非線性時間序列分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)法推導(dǎo)出輸電線路覆冰預(yù)測模型和模型中的映射函數(shù)。
[0013]本發(fā)明基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路覆冰預(yù)測與自校正方法以輸電線路為對象，在歷史信息庫中儲存輸電線路覆冰相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)，采用非線性時間序列分析法建立輸電線路覆冰預(yù)測初始模型，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)法對歷史信息庫中數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，從而確定初始模型中的映射函數(shù)，實現(xiàn)輸電線路覆冰預(yù)測模型的建立，將歷史數(shù)據(jù)作為輸入，代入模型中的映射函數(shù)，得到的輸出結(jié)果即為覆冰預(yù)測結(jié)果，將覆冰預(yù)測結(jié)果輸出至覆冰預(yù)測結(jié)果展示IED進行預(yù)警，同時也存入覆冰預(yù)測結(jié)果庫中。在輸電線路上安裝覆冰監(jiān)測終端對溫度、濕度等覆冰相關(guān)參量(每組參量對應(yīng)于一條輸電線路的某一時刻)進行測量，并將測量值通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸至覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)接收到數(shù)據(jù)首先采用濾波去噪和異常值剔除方法對采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，然后根據(jù)覆冰計算公式計算覆冰結(jié)果，當(dāng)計算的測量值對應(yīng)的時間和輸電線路與輸電線路覆冰預(yù)測模型的覆冰預(yù)測結(jié)果中的時間和輸電線路相同時，在得到計算結(jié)果的同時觸發(fā)自校正覆冰預(yù)測模塊，對輸電線路覆冰預(yù)測模型進行修正，從而進行下一次覆冰預(yù)測，如此循環(huán)。
[0014]輸電線路覆冰預(yù)測模型的建立方法為:
[0015]首先根據(jù)Makkonen模型，推導(dǎo)出輸電線路覆冰動態(tài)過程的狀態(tài)方程:
[0016]Q (n) =g (Q (η-1)，T (η-1)，H (η-1)，Wv (η-1)，Wd (η-1)，A (η-1)，S (η-1)) (I)其中 η為大于I的自然數(shù)；Q(n)為第n次覆冰結(jié)果；g()為Makkonen模型中映射函數(shù)；Q(n_l)為第n-Ι次覆冰結(jié)果；Τ(η-1)為第n-Ι次覆冰時的溫度；Η(η_1)為第η_1次覆冰時的濕度；Wv (n-Ι)為第η_1次覆冰時的風(fēng)速；WD(n_l)為第n_l次覆冰時的風(fēng)向；A(n_l)為第n_l次覆冰時的氣壓；S(n-l)為第η-1次覆冰時的日照；
[0017]根據(jù)混沌時間序列預(yù)測的相空間理論和輸電線路覆冰動態(tài)過程的狀態(tài)方程，建立輸電線路覆冰預(yù)測初始模型:
[0018]Q (m+k) = Φ (Q (m), Q (m_2), Q (m_4), Q (m_6), Q (m-8),
[0019]Q(m-10), T (m), H(m), Wv(m), ffD(m), A(m), S (m)) (2)
[0020]其中m為大于10的自然數(shù)；k為預(yù)測步長，是自然數(shù)；Q (m+k)為第m次覆冰后的第k次覆冰預(yù)測結(jié)果；Φ O為輸電線路覆冰預(yù)測初始模型中映射函數(shù)；Q(m)為第m次覆冰結(jié)果；Q(m-2)為第m-2次覆冰結(jié)果；Q(m_4)為第m_4次覆冰結(jié)果；Q(m_6)為第m_6次覆冰結(jié)果；Q(m_8)為第m-8次覆冰結(jié)果；Q(m_10)為第m_10次覆冰結(jié)果；T(m)為第m次覆冰時的溫度；H(m)為第m次覆冰時的濕度；Wv(m)為第m次覆冰時的風(fēng)速;WD(m)為第m次覆冰時的風(fēng)向；A(m)為第m次覆冰時的氣壓；S(m)為第m次覆冰時的日照；
[0021]φ ()的最優(yōu)估計K )與Q(m+k)的關(guān)系為:
【權(quán)利要求】
1.一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路覆冰預(yù)測與自校正方法，其特征在于，由輸電線路通過覆冰監(jiān)測終端與覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)連接，覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分別與自校正覆冰預(yù)測模塊連接，自校正覆冰預(yù)測模塊還分別與歷史信息庫、覆冰預(yù)測結(jié)果庫、覆冰預(yù)測結(jié)果展示IED連接；其中， 自校正覆冰預(yù)測模塊由結(jié)果比較子模塊、模塊校正子模塊和輸電線路覆冰預(yù)測模型依序連接構(gòu)成；歷史信息庫、覆冰預(yù)測結(jié)果庫、覆冰預(yù)測結(jié)果展示IED與自校正覆冰預(yù)測模塊連接的方式是直接與自校正覆冰預(yù)測模塊中的輸電線路覆冰預(yù)測模型連接； 覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)與自校正覆冰預(yù)測模塊連接的方式是直接與自校正覆冰預(yù)測模塊中的結(jié)果比較子模塊連接； 采用對歷史信息庫中海量數(shù)據(jù)進行分析建模，建立輸電線路覆冰預(yù)測模型，運用該模型對下一次輸電線路覆冰進行預(yù)測，將覆冰監(jiān)測終端安裝在輸電線路上對溫度、濕度、拉力、傾角變量進行采集，通過無線通信將采集數(shù)據(jù)輸入覆冰終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行清理并計算，計算結(jié)束觸發(fā)自校正覆冰預(yù)測模塊的運行，完成覆冰預(yù)測模塊的校正。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路覆冰預(yù)測與自校正方法，其特征在于，覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)接收覆冰監(jiān)測終端的采集數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸入，具有濾波去噪和異常值剔除的數(shù)據(jù)預(yù)處理功能、覆冰計算功能和數(shù)據(jù)入庫功能，計算得到覆冰結(jié)果則自動觸發(fā)自校正覆冰預(yù)測模塊，觸發(fā)信息中包括本次計算得到的覆冰實測結(jié)果和與覆冰實測結(jié)果的時間、輸電桿塔相對應(yīng)的覆冰預(yù)測結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路覆冰預(yù)測與自校正方法，其特征在于，自校正覆冰預(yù)測模塊等待覆冰監(jiān)測終端采集數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的觸發(fā)，在接收到觸發(fā)信息后，從觸發(fā)信息中提取覆冰實測結(jié)果與覆冰預(yù)測結(jié)果相比較，根據(jù)比較結(jié)果對輸電線路覆冰預(yù)測模型進行校正。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路覆冰預(yù)測與自校正方法，其特征在于，輸電線路覆冰預(yù)測模型以歷史信息庫中溫度、濕度、風(fēng)速、時效因子變量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用非線性時間序列分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)法推導(dǎo)出輸電線路覆冰預(yù)測模型和模型中的映射函數(shù)； 輸電線路覆冰預(yù)測模型的建立方法為: 首先根據(jù)Makkonen模型，推導(dǎo)出輸電線路覆冰動態(tài)過程的狀態(tài)方程:
Q (n) =g (Q (η-1)，T (η-1)，H (η-1)，Wv (η-1)，Wd (η-1)，A (η-1)，S (η-1)) (I)其中 η 為大于I的自然數(shù)；Q(n)為第n次覆冰結(jié)果；g()為Makkonen模型中映射函數(shù)；Q(n_l)為第n_l次覆冰結(jié)果；T(n-l)為第η-1次覆冰時的溫度；Η(η-1)為第η_1次覆冰時的濕度；Wv(n_l)為第n-Ι次覆冰時的風(fēng)速;WD(n-l)為第η-1次覆冰時的風(fēng)向；Α(η_1)為第η_1次覆冰時的氣壓；S(n-l)為第η-1次覆冰時的日照； 根據(jù)混沌時間序列預(yù)測的相空間理論和輸電線路覆冰動態(tài)過程的狀態(tài)方程，建立輸電線路覆冰預(yù)測初始模型:
Q (m+k) = Φ (Q (m), Q (m_2), Q (m_4), Q (m_6), Q (m_8),
Q(m-10), T (m)，H(m)，Wv (m), ffD (m), A(m), S (m)) (2) 其中m為大于10的自然數(shù)；k為預(yù)測步長，是自然數(shù)；Q (m+k)為第m次覆冰后的第k次覆冰預(yù)測結(jié)果；Φ O為輸電線路覆冰預(yù)測初始模型中映射函數(shù)；Q(m)為第m次覆冰結(jié)果；Q (m-2)為第m-2次覆冰結(jié)果；Q(m_4)為第m_4次覆冰結(jié)果；Q(m_6)為第m_6次覆冰結(jié)果；Q(m-8)為第m-8次覆冰結(jié)果；Q(m_10)為第m_10次覆冰結(jié)果；T(m)為第m次覆冰時的溫度；H(m)為第m次覆冰時的濕度；Wv(m)為第m次覆冰時的風(fēng)速；WD(m)為第m次覆冰時的風(fēng)向；A(m)為第m次覆冰時的氣壓；S(m)為第m次覆冰時的日照； Φ O的最優(yōu)估計Λ )與Q (m+k)的關(guān)系為:
【文檔編號】G06Q50/06GK103914740SQ201410123129
【公開日】2014年7月9日 申請日期:2014年3月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月28日
【發(fā)明者】楊莉, 昌明, 羅學(xué)禮, 王森, 沈映泉, 趙薇, 李俊楠 申請人:云南電力試驗研究院（集團）有限公司電力研究院, 云南電網(wǎng)公司技術(shù)分公司, 昆明能訊科技有限責(zé)任公司