【摘要】：輸電線路覆冰會(huì)引發(fā)導(dǎo)線斷股、桿塔折損等事故,嚴(yán)重威脅電網(wǎng)的安全運(yùn)行,因此能否準(zhǔn)確預(yù)測輸電線路覆冰情況對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義.針對(duì)輸電線路覆冰過程模型不易建立的問題提出了一種基于微氣象的覆冰過程綜合辨識(shí)方法.該方法涵蓋了多項(xiàng)式回歸模型、時(shí)間序列模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型,利用Matlab中的系統(tǒng)辨識(shí)工具箱和libsvm工具箱較為便捷和全面的對(duì)覆冰過程進(jìn)行辨識(shí)與建模.首先對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后選擇合適的模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)得到初始模型,最后對(duì)初始模型進(jìn)行驗(yàn)證得到最終辨識(shí)模型.實(shí)驗(yàn)表明,綜合辨識(shí)方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同模型特點(diǎn)的輸電線路覆冰過程進(jìn)行精確預(yù)測,并且提高了輸電線路覆冰預(yù)測模型建立的便捷性和全面性.
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圖片說明： 1輸電線路覆冰過程綜合辨識(shí)方法概述系統(tǒng)辨識(shí)是通過辨識(shí)建立數(shù)學(xué)模型來表征系統(tǒng)輸入輸出關(guān)系，并建立一個(gè)能模仿真實(shí)系統(tǒng)行為的模型，用當(dāng)前可測量的系統(tǒng)的輸入和輸出預(yù)測系統(tǒng)輸出的未來演變情況［13］．本文以微氣象因子(影響輸電線覆冰的環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、輸電線所處位置風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓和日照強(qiáng)度)為輸入數(shù)據(jù)，覆冰質(zhì)量作為輸出數(shù)據(jù)，通過使用Matlab系統(tǒng)辨識(shí)工具箱和libsvm工具箱對(duì)輸電線路覆冰過程進(jìn)行辨識(shí)建模．圖1是辨識(shí)過程．如圖1所示，整個(gè)辨識(shí)過程分5部分:獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇模型結(jié)構(gòu)、估計(jì)參數(shù)及模型驗(yàn)證．其中微氣象因子數(shù)據(jù)為氣象部門提供以及輸電線沿線傳感器采集的數(shù)據(jù)，實(shí)際覆冰值是根據(jù)輸電線桿塔上傳感器采集的導(dǎo)線拉力、傾角等數(shù)據(jù)再經(jīng)過換算得到覆冰質(zhì)量．本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均來自云南省東北部某220kV高壓輸電線路2013年初的覆冰過程監(jiān)測數(shù)據(jù)．圖1辨識(shí)過程Fig．1Identificationprocess在使用Matlab系統(tǒng)辨識(shí)工具箱對(duì)覆冰過程進(jìn)行建模時(shí)，需要把數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具箱圖形用戶界面(GUI)的數(shù)據(jù)視圖(DataViews)［14］，如圖2所示．圖2導(dǎo)入數(shù)據(jù)Fig．2Importdata本文建立了3種解析型模型和一種非解析型模型，并分別使用系統(tǒng)辨識(shí)工具箱和libsvm工具箱實(shí)現(xiàn)．在解析型模型中包括基于多項(xiàng)式回歸分析的一般線性輸入輸出模型、基于平穩(wěn)時(shí)間序列分析的AＲX(AutoＲegressiveExogenous)模型和基于非平穩(wěn)時(shí)間序列分析的BJ(Box－Jenkins)模型，非解析型模型為基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的SVM(SupportVectorMachine)模型．其中一般線性輸入輸出模型適用于線性數(shù)據(jù)，非線性數(shù)據(jù)可選擇SVM模型，而AＲX模型和BJ模型分別適用于平穩(wěn)態(tài)和非平穩(wěn)態(tài)的覆冰過程．根據(jù)不同數(shù)據(jù)類型確定相應(yīng)模型結(jié)構(gòu)后，通過調(diào)整模型函數(shù)的?
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圖片說明： 程．如圖1所示，整個(gè)辨識(shí)過程分5部分:獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇模型結(jié)構(gòu)、估計(jì)參數(shù)及模型驗(yàn)證．其中微氣象因子數(shù)據(jù)為氣象部門提供以及輸電線沿線傳感器采集的數(shù)據(jù)，實(shí)際覆冰值是根據(jù)輸電線桿塔上傳感器采集的導(dǎo)線拉力、傾角等數(shù)據(jù)再經(jīng)過換算得到覆冰質(zhì)量．本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均來自云南省東北部某220kV高壓輸電線路2013年初的覆冰過程監(jiān)測數(shù)據(jù)．圖1辨識(shí)過程Fig．1Identificationprocess在使用Matlab系統(tǒng)辨識(shí)工具箱對(duì)覆冰過程進(jìn)行建模時(shí)，需要把數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具箱圖形用戶界面(GUI)的數(shù)據(jù)視圖(DataViews)［14］，如圖2所示．圖2導(dǎo)入數(shù)據(jù)Fig．2Importdata本文建立了3種解析型模型和一種非解析型模型，并分別使用系統(tǒng)辨識(shí)工具箱和libsvm工具箱實(shí)現(xiàn)．在解析型模型中包括基于多項(xiàng)式回歸分析的一般線性輸入輸出模型、基于平穩(wěn)時(shí)間序列分析的AＲX(AutoＲegressiveExogenous)模型和基于非平穩(wěn)時(shí)間序列分析的BJ(Box－Jenkins)模型，非解析型模型為基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的SVM(SupportVectorMachine)模型．其中一般線性輸入輸出模型適用于線性數(shù)據(jù)，非線性數(shù)據(jù)可選擇SVM模型，而AＲX模型和BJ模型分別適用于平穩(wěn)態(tài)和非平穩(wěn)態(tài)的覆冰過程．根據(jù)不同數(shù)據(jù)類型確定相應(yīng)模型結(jié)構(gòu)后，通過調(diào)整模型函數(shù)的階次和延遲，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)．將參數(shù)調(diào)整后的模型預(yù)測值與實(shí)際值進(jìn)行比較，對(duì)模型進(jìn)行擬合度、均方誤差(MSE)、預(yù)測誤差(FPE)或是性能參數(shù)(Ｒ2)驗(yàn)證，，驗(yàn)證滿足要求后，便可得到最終模型，若模型驗(yàn)證結(jié)果不滿足要求便重新選擇模型結(jié)構(gòu)，重復(fù)上述過程，直到得到最終模型．2數(shù)據(jù)預(yù)處理輸電線路在線監(jiān)測系統(tǒng)受大風(fēng)、覆冰脫落等偶發(fā)事件以及日照波動(dòng)、傳感器失效等不確定因素的影響，監(jiān)測數(shù)據(jù)存在奇異點(diǎn)、野值點(diǎn)、噪聲和數(shù)據(jù)缺失等?
【作者單位】： 云南大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61364024) 云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究(2014FB112) 云南省教育廳基金重點(diǎn)項(xiàng)目(2015Z014)
【分類號(hào)】：TM752

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本文編號(hào)：2515559