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基于設(shè)備脆弱性的電網(wǎng)氣象災(zāi)害故障預(yù)測研究

發(fā)布時間:2022-12-23 02:07
  穩(wěn)定的電力供應(yīng)是滿足國家經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展需求的重要能源保障,是保證社會穩(wěn)定的秩序、維護(hù)社會長治久安的關(guān)鍵。當(dāng)自然災(zāi)害與各類人為等非控因素發(fā)生時,電網(wǎng)設(shè)備在運(yùn)行過程中容易受到外界因素干擾而發(fā)生故障,直接影響到社會的安全穩(wěn)定以及廣大群眾的日常生活。電網(wǎng)設(shè)備故障的發(fā)生與設(shè)備制造工藝水平、設(shè)備運(yùn)維水平、外界自然條件因素和人為不可控因素有關(guān)。目前,隨著設(shè)備制造水平和電網(wǎng)企業(yè)運(yùn)維能力的提升,電網(wǎng)在設(shè)備側(cè)越來越堅強(qiáng),而人為不可控因素的影響又不易預(yù)測,因此外部氣象災(zāi)害成為電網(wǎng)設(shè)備發(fā)生故障的重要誘因。本文在綜合設(shè)備狀況的基礎(chǔ)上,提出了一種基于堆疊自編碼器的電網(wǎng)設(shè)備故障預(yù)測方法。以電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)參數(shù)和運(yùn)維數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),得到量化設(shè)備脆弱性水平的參數(shù),以此對不同故障歷史時期的氣象因素進(jìn)行修正,利用堆疊自編碼器的特征提取能力,探索從氣象信息到電網(wǎng)故障的一種關(guān)聯(lián)映射關(guān)系,由這種映射關(guān)系預(yù)測在自然災(zāi)害影響下,電網(wǎng)設(shè)備發(fā)生故障的概率。首先,本文對設(shè)備所處環(huán)境因素、制造參數(shù)、設(shè)備運(yùn)維信息進(jìn)行量化分析,綜合內(nèi)外部條件,提出適用于故障預(yù)測的電網(wǎng)設(shè)備脆弱性指數(shù)量化方法。通過對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行分級賦值量化,得到設(shè)備的綜合脆弱性指數(shù),以此作... 

【文章頁數(shù)】:59 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 電網(wǎng)故障預(yù)測方法
        1.2.2 氣象及設(shè)備因素對電力系統(tǒng)的影響
    1.3 本文主要工作
第二章 電網(wǎng)設(shè)備脆弱性評估機(jī)理
    2.1 電網(wǎng)設(shè)備脆弱性的內(nèi)涵
    2.2 脆弱性評價的外因
        2.2.1 外部因素對脆弱性的影響
        2.2.2 內(nèi)部因素對脆弱性的影響
    2.3 電網(wǎng)設(shè)備脆弱性水平的評估量化
        2.3.1 電網(wǎng)設(shè)備脆弱性的外因量化
        2.3.2 電網(wǎng)設(shè)備脆弱性的內(nèi)因量化
    2.4 算例計算
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于堆疊自動編碼器的電網(wǎng)氣象災(zāi)害預(yù)測模型
    3.1 氣象因素對電網(wǎng)故障的影響
        3.1.1 氣象因素對電網(wǎng)故障的影響
        3.1.2 氣象因素的描述數(shù)據(jù)
    3.2 堆疊自動編碼器
        3.2.1 自動編碼器
        3.2.2 堆疊自動編碼器
    3.3 電網(wǎng)氣象災(zāi)害預(yù)測模型
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于改進(jìn)氣象因素的電網(wǎng)故障預(yù)測方法
    4.1 預(yù)測模型的輸入和輸出
        4.1.1 輸入氣象因素的修正
        4.1.2 數(shù)據(jù)的歸一化
        4.1.3 預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的輸出
    4.2 基于堆疊自編碼器的電網(wǎng)故障預(yù)測方法
        4.2.1 預(yù)測方法架構(gòu)
        4.2.2 預(yù)測模型的評估指標(biāo)
    4.3 算例仿真
        4.3.1 修正前后的預(yù)測結(jié)果對比
        4.3.2 網(wǎng)絡(luò)深度對預(yù)測結(jié)果的影響
        4.3.3 訓(xùn)練樣本數(shù)量對預(yù)測結(jié)果的影響
        4.3.4 不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果對比
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
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致謝



本文編號:3724493

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