【摘要】：目前架空輸電線路運行環(huán)境的整體風險評估主要基于復雜的危險源辨別和風險評估(HIRA)和累積扣分法,為了簡化輸電線路運行環(huán)境風險評估方法,建立了結合最小二乘支持向量機(LS-SVM)和主成分分析(PCA)的架空輸電線路運行環(huán)境整體風險評估模型。首先,通過對故障跳閘情況進行統(tǒng)計分析,得到10種危害架空輸電線路安全的運行環(huán)境技術因素,并提取出相應的表征風險特征量;考慮實際數據采集的工作量和風險評估的復雜性,使用PCA對特征量進行降維處理,得到權重較大的關鍵特征量;將這些風險關鍵特征量作為LS-SVM的輸入,建立了風險評估預測模型。最后,以傳統(tǒng)評估結果為樣本給出評估模型訓練和測試結果,結果表明模型預測分類的精度可以達到95%。
[Abstract]:At present, the overall risk assessment of overhead transmission line operation environment is mainly based on the complex hazard source identification and risk assessment (HIRA) and cumulative scoring method, in order to simplify the environmental risk assessment method of transmission line operation. A risk assessment model for overhead transmission line operation environment based on least square support vector machine (LS-SVM) and principal component analysis (PCA) is established. Firstly, through statistical analysis of fault tripping, 10 kinds of operational environment technical factors that endanger the safety of overhead transmission lines are obtained, and the corresponding characteristics of risk are extracted. Considering the workload of actual data collection and the complexity of risk assessment, we use PCA to deal with the dimension reduction of the feature quantity, and get the key feature quantity with large weight. Taking these key risk characteristics as the input of LS-SVM, a risk assessment and prediction model is established. Finally, the training and testing results of the evaluation model are given based on the traditional evaluation results. The results show that the accuracy of the model prediction classification can reach 95%.
【作者單位】： 武漢大學電氣工程學院;國網四川省電力公司德陽供電公司;國網河南省電力公司鄭州供電公司;國家電網東北電力調控分中心;
【基金】：國家自然科學基金青年基金資助項目(51007066)~~
【分類號】：TM75

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本文編號：2440570