近年來(lái),隨著全球氣候的改變,颶風(fēng)、冰凍、雨雪等自然災(zāi)害頻發(fā),對(duì)電網(wǎng)的安全運(yùn)行造成了極大的威脅。尤其因輸電線(xiàn)路覆冰造成的電網(wǎng)危害越發(fā)嚴(yán)重,導(dǎo)線(xiàn)覆冰嚴(yán)重時(shí)將會(huì)導(dǎo)致金具損壞、斷線(xiàn)倒桿、倒塔等嚴(yán)重事故,危害電網(wǎng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行。因此,如何對(duì)輸電線(xiàn)路覆冰災(zāi)害進(jìn)行預(yù)警保障電網(wǎng)安全運(yùn)行逐漸成為一個(gè)重要的課題。受微氣象以及微地形影響,輸電線(xiàn)路覆冰過(guò)程呈現(xiàn)出不確定、非線(xiàn)性、高維多變量的特征,其解析型數(shù)學(xué)模型難于獲取。而覆冰監(jiān)測(cè)系統(tǒng)累積的數(shù)據(jù)中包含了豐富的有價(jià)值的信息,本文將基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,提取覆冰監(jiān)測(cè)微氣象數(shù)據(jù)中包含的有效信息,對(duì)輸電線(xiàn)路覆冰定性預(yù)警方法進(jìn)行研究:1)針對(duì)己有的輸電線(xiàn)路覆冰負(fù)荷預(yù)測(cè)預(yù)警模型中的微氣象特征參數(shù)主要依據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行整定,其知識(shí)傳遞不具可靠性的問(wèn)題,利用輸電線(xiàn)路覆冰在線(xiàn)監(jiān)測(cè)裝置記錄的歷史數(shù)據(jù),基于粒子群聚類(lèi)、譜聚類(lèi)、密度峰值快速搜索聚類(lèi)算法,提取了輸電線(xiàn)路覆冰過(guò)程的微氣象特征,給出了一種通用的、有效的且易于用計(jì)算機(jī)進(jìn)行工程實(shí)現(xiàn)的輸電線(xiàn)路覆冰態(tài)勢(shì)預(yù)警的定性分析和判定方法。2)針對(duì)輸電線(xiàn)路覆冰負(fù)荷定量預(yù)測(cè)模型迭代誤差隨預(yù)測(cè)步長(zhǎng)的增加而增大,無(wú)法對(duì)長(zhǎng)期的覆冰負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),以及由于小概率覆冰事件樣本較少,訓(xùn)練樣本類(lèi)型不完備,造成的無(wú)法對(duì)幾十年一遇、上百年一遇的重大覆冰災(zāi)害進(jìn)行預(yù)測(cè)的問(wèn)題,提出一種基于時(shí)序近鄰保持嵌入算法的輸電線(xiàn)路覆冰定性預(yù)警模型,該模型通過(guò)對(duì)正常情況下的覆冰微氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)建預(yù)警模型,得到一條嚴(yán)重覆冰預(yù)警紅線(xiàn),以預(yù)測(cè)結(jié)果是否超限為判斷依據(jù),從而預(yù)警是否有嚴(yán)重覆冰發(fā)生,給出了一種對(duì)幾十年一遇甚至上百年一遇的重大覆冰災(zāi)害進(jìn)行預(yù)警的方法。3)使用MATLAB對(duì)以上實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了仿真,并使用云南電網(wǎng)提供的歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證了聚類(lèi)模型、時(shí)序近鄰保持嵌入算法模型的有效性,使用Python與MATLAB混編的方法設(shè)計(jì)了輸電線(xiàn)路覆冰預(yù)警系統(tǒng)。
【學(xué)位單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TM752;TP277
【部分圖文】：

??一遇甚至上百年一遇的極端小概率覆冰災(zāi)害進(jìn)行預(yù)警。研究框架如圖１－１所示：??Ｊｆ?輸電線(xiàn)路蒗冰負(fù)荷預(yù)測(cè)預(yù)鰲???—?Ｉ????「參數(shù)整定不具自動(dòng)?預(yù)測(cè)誤差迭代累?小概率覆冰樣本??化，依靠人工經(jīng)驗(yàn)?積?不足??具體?、一?．??問(wèn)題???］?［???］?［???）?［???不易獲得精確模?長(zhǎng)期預(yù)測(cè)結(jié)果偏?無(wú)法預(yù)測(cè)ｈＣ［年一??型、知識(shí)傳遞性箜?差大，模型失效?遇的極端覆冰災(zāi)害???３?［???基于聚類(lèi)的輸電線(xiàn)路覆??冰微氣象特征提取模型?基于時(shí)序近鄰嵌入保持算法的輸電線(xiàn)路覆冰??——?過(guò)程預(yù)警模型??內(nèi)容??模糊推理模型???＾???驗(yàn)證??施?基于大鎮(zhèn)輸電線(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)的實(shí)驗(yàn)仿真平臺(tái)??Ｐｙｔｈｏｎ和ＭＡＴＬＡＢ混合編程搭建輸電線(xiàn)路覆冰預(yù)警系統(tǒng)??圖１－１研究?jī)?nèi)容總體框架??本文主要對(duì)于輸電線(xiàn)路覆冰過(guò)程微氣象特征提取以及定性預(yù)警方法進(jìn)行了研??宄，主要工作總結(jié)如下：??１）針對(duì)預(yù)測(cè)預(yù)警模型參數(shù)整定依靠專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)而帶來(lái)的問(wèn)題：難以獲得精確的??預(yù)測(cè)預(yù)警模型、泛化能力較弱等，建立了基于聚類(lèi)的輸電線(xiàn)路覆冰過(guò)程微氣象特征??提取模型，采用粒子群聚類(lèi)算法、譜聚類(lèi)算法、密度峰值快速搜索算法分別建立輸??電線(xiàn)路覆冰過(guò)程微氣象特征提取模型，比較了三種算法的優(yōu)劣，通過(guò)對(duì)各類(lèi)覆冰狀??況微氣象因素的統(tǒng)計(jì)分析，得到不同情況下微氣象因素于覆冰嚴(yán)重程度的內(nèi)在關(guān)??５??

搜索隨機(jī)性［３２］［３３］。??２．２．２基于粒子群聚類(lèi)算法的輸電線(xiàn)路覆冰過(guò)程微氣象特征提取模型??圖２－１為基于粒子群聚類(lèi)的輸電線(xiàn)覆冰過(guò)程微氣象特征提取流程，將歷史的監(jiān)??測(cè)數(shù)據(jù)，包括氣象因子（溫度、濕度、風(fēng)速等）、時(shí)效因子以及由氣象因子所決定??的成災(zāi)因子（導(dǎo)線(xiàn)覆冰負(fù)荷），作為模型的輸入，使用粒子群聚類(lèi)算法對(duì)輸入數(shù)據(jù)??進(jìn)行特征提取，輸出為一維數(shù)組，表示每組覆冰數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的覆冰狀態(tài)類(lèi)別編號(hào)。??１０??

?實(shí)驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)為云南電網(wǎng)提供的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，每１５分鐘采樣一次。微氣象因??素及覆冰重量數(shù)據(jù)如圖２－２所示，聚類(lèi)簇?cái)?shù)々＝７，即將覆冰過(guò)程分為７個(gè)等級(jí)，粒??子數(shù)＃＝１００，?Ｃ，＝Ｃ２＝２，迭代次數(shù)Ｍ＝５００，仿真結(jié)果如圖２－３所示，其橫坐標(biāo)表??示數(shù)據(jù)序號(hào)，縱坐標(biāo)表示覆冰數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的類(lèi)別編號(hào)。??＾?１０?：＊?？?．?．?？?．?二??Ｌ?０?．?？??虺－１０?■?４??目?ＩＵ－?Ｃ?Ｌ?Ｔ?？－???：??一?０?５０
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2871925