【摘要】：輸電線路覆冰會引發(fā)導(dǎo)線斷股、桿塔折損等事故,嚴重威脅電網(wǎng)的安全運行,因此能否準確預(yù)測輸電線路覆冰情況對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行具有重要意義.針對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方法.該方法涵蓋了多項式回歸模型、時間序列模型和機器學習模型,利用Matlab中的系統(tǒng)辨識工具箱和libsvm工具箱較為便捷和全面的對覆冰過程進行辨識與建模.首先對獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,然后選擇合適的模型結(jié)構(gòu)進行參數(shù)辨識得到初始模型,最后對初始模型進行驗證得到最終辨識模型.實驗表明,綜合辨識方法能夠?qū)崿F(xiàn)對不同模型特點的輸電線路覆冰過程進行精確預(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方法概述系統(tǒng)辨識是通過辨識建立數(shù)學模型來表征系統(tǒng)輸入輸出關(guān)系，并建立一個能模仿真實系統(tǒng)行為的模型，用當前可測量的系統(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、輸電線所處位置風速、風向、氣壓和日照強度)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)辨識工具箱和libsvm工具箱對輸電線路覆冰過程進行辨識建模．圖1是辨識過程．如圖1所示，整個辨識過程分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)、估計參數(shù)及模型驗證．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．本文實驗數(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辨識過程Fig．1Identificationprocess在使用Matlab系統(tǒng)辨識工具箱對覆冰過程進行建模時，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)辨識工具箱和libsvm工具箱實現(xiàn)．在解析型模型中包括基于多項式回歸分析的一般線性輸入輸出模型、基于平穩(wěn)時間序列分析的AＲX(AutoＲegressiveExogenous)模型和基于非平穩(wěn)時間序列分析的BJ(Box－Jenkins)模型，非解析型模型為基于機器學習方法的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，整個辨識過程分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)、估計參數(shù)及模型驗證．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．本文實驗數(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辨識過程Fig．1Identificationprocess在使用Matlab系統(tǒng)辨識工具箱對覆冰過程進行建模時，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)辨識工具箱和libsvm工具箱實現(xiàn)．在解析型模型中包括基于多項式回歸分析的一般線性輸入輸出模型、基于平穩(wěn)時間序列分析的AＲX(AutoＲegressiveExogenous)模型和基于非平穩(wěn)時間序列分析的BJ(Box－Jenkins)模型，非解析型模型為基于機器學習方法的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，對模型參數(shù)進行辨識．將參數(shù)調(diào)整后的模型預(yù)測值與實際值進行比較，對模型進行擬合度、均方誤差(MSE)、預(yù)測誤差(FPE)或是性能參數(shù)(Ｒ2)驗證，，驗證滿足要求后，便可得到最終模型，若模型驗證結(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、覆冰脫落等偶發(fā)事件以及日照波動、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、野值點、噪聲和數(shù)據(jù)缺失等?
【作者單位】： 云南大學信息學院;
【基金】：國家自然科學基金(61364024) 云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究(2014FB112) 云南省教育廳基金重點項目(2015Z014)
【分類號】：TM752

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本文編號：2515559