基于進化策略-投影尋蹤算法的考慮多因素的輸電線路覆冰災(zāi)害風(fēng)險評估
發(fā)布時間:2021-04-01 02:17
針對目前輸電線路覆冰災(zāi)害風(fēng)險評估模型存在忽略地形因子、權(quán)重取值人為主觀因素較大等缺陷,以保證所考慮風(fēng)險因子完整性為前提,綜合考慮坡度、粗糙度、高程、氣溫、相對濕度、風(fēng)速、實測覆冰厚度值、覆冰比值、冰區(qū)量級9個風(fēng)險因子,通過組合投影方式,將多維數(shù)據(jù)投影到低維空間,并結(jié)合進化策略對投影尋蹤指標(biāo)函數(shù)求最優(yōu)解,以256條線路2個冰期樣本數(shù)據(jù)為例,得出輸電線路覆冰災(zāi)害風(fēng)險目標(biāo)5級評價標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)果表明:當(dāng)進化代數(shù)達到311代時,目標(biāo)函數(shù)值達到最優(yōu)0.513 4;同時,Ⅳ風(fēng)險等級及其以上線路占總線路的30.5%;最后以220 kV石上線為例,驗證了所建立輸電線路覆冰災(zāi)害風(fēng)險評價模型結(jié)果的適用性以及準(zhǔn)確性。本文方法能夠有效地對輸電線路覆冰風(fēng)險進行評價,對實現(xiàn)輸電線路防冰管控工作的精益化提升具有重要意義。
【文章來源】:科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(21)北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
2018年貴州電網(wǎng)公司覆冰監(jiān)測終端空間分布
圖1 2018年貴州電網(wǎng)公司覆冰監(jiān)測終端空間分布目標(biāo)評價標(biāo)準(zhǔn)定義規(guī)則:首先將256套覆冰監(jiān)測終端在冰區(qū)分布圖上進行疊加,分別篩選出6個覆冰量級區(qū)域覆冰監(jiān)測終端信息;其次利用GIS軟件提取出每個終端所在位置的坡度、粗糙度、高程信息,同時統(tǒng)計出多個冰期下終端所監(jiān)測最大覆冰厚度時對應(yīng)同期的氣溫、相對濕度、風(fēng)速,覆冰比值信息;最后計算出每個覆冰量級區(qū)域內(nèi)覆冰監(jiān)測終端所在位置的坡度、粗糙度、高程、氣溫、相對濕度、風(fēng)速,覆冰比值、最大覆冰厚度每個因子的平均值。
a={0.379 6,0.353 8,0.395 3,0.089 7,0.320 1,0.030 9,0.357 2.0.435 5,0.3818} (11)從圖3可以看出,進化代數(shù)達到311代時,該投影方向下目標(biāo)函數(shù)值達到最優(yōu)0.513 4。因此,基于上述計算出的最佳投影方向,以及根據(jù)式(4)~式(6)計算出輸電線路覆冰災(zāi)害風(fēng)險5個等級目標(biāo)函數(shù)值,結(jié)果如表2所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于自適應(yīng)進化策略的人工蜂群優(yōu)化算法[J]. 張強,李盼池,王梅. 電子科技大學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[2]基于遺傳算法的輸電線路覆冰災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)物資儲備決策優(yōu)化模型[J]. 何帔雨,李鵬,謝汝生,張松海,蔣建波,曹敏. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù). 2019(01)
[3]三個全球氣候模式對中國氣溫季節(jié)變化模擬能力的空間差異特征分析[J]. 盧曉菲,任傳友,王艷華,崔鳳茜,蘆曉彤,宮詔健. 干旱區(qū)地理. 2018(05)
[4]RES脈內(nèi)特征的差分進化粒子群投影尋蹤評價模型[J]. 朱斌,金煒東,余志斌. 西南交通大學(xué)學(xué)報. 2018(01)
[5]中國沿海地區(qū)電網(wǎng)覆冰災(zāi)害風(fēng)險評估[J]. 劉勝波,陽林,郝艷捧,李立浧. 廣東電力. 2017(12)
[6]不同氣候背景下我國冬夏兩季極端氣溫特征分析[J]. 任晨辰,段明鏗,智協(xié)飛. 大氣科學(xué)學(xué)報. 2017(06)
[7]進化算法在大規(guī)模優(yōu)化問題中的應(yīng)用綜述[J]. 梁靜,劉睿,瞿博陽,岳彩通. 鄭州大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2018(03)
[8]浙江省輸電線路覆冰災(zāi)害風(fēng)險評估方法研究[J]. 李穎,鄧芳萍,姜瑜君,姜文東,張斌,周嘯宇. 暴雨災(zāi)害. 2017(03)
[9]基于時間序列分析與卡爾曼濾波的輸電線路覆冰短期預(yù)測[J]. 黃新波,李弘博,朱永燦,王玉鑫,鄭心心,王一各. 高電壓技術(shù). 2017(06)
[10]基于短期覆冰預(yù)測的電網(wǎng)覆冰災(zāi)害風(fēng)險評估方法[J]. 晏鳴宇,周志宇,文勁宇,郭創(chuàng)新,陸佳政,姚偉. 電力系統(tǒng)自動化. 2016(21)
本文編號:3112507
【文章來源】:科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(21)北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
2018年貴州電網(wǎng)公司覆冰監(jiān)測終端空間分布
圖1 2018年貴州電網(wǎng)公司覆冰監(jiān)測終端空間分布目標(biāo)評價標(biāo)準(zhǔn)定義規(guī)則:首先將256套覆冰監(jiān)測終端在冰區(qū)分布圖上進行疊加,分別篩選出6個覆冰量級區(qū)域覆冰監(jiān)測終端信息;其次利用GIS軟件提取出每個終端所在位置的坡度、粗糙度、高程信息,同時統(tǒng)計出多個冰期下終端所監(jiān)測最大覆冰厚度時對應(yīng)同期的氣溫、相對濕度、風(fēng)速,覆冰比值信息;最后計算出每個覆冰量級區(qū)域內(nèi)覆冰監(jiān)測終端所在位置的坡度、粗糙度、高程、氣溫、相對濕度、風(fēng)速,覆冰比值、最大覆冰厚度每個因子的平均值。
a={0.379 6,0.353 8,0.395 3,0.089 7,0.320 1,0.030 9,0.357 2.0.435 5,0.3818} (11)從圖3可以看出,進化代數(shù)達到311代時,該投影方向下目標(biāo)函數(shù)值達到最優(yōu)0.513 4。因此,基于上述計算出的最佳投影方向,以及根據(jù)式(4)~式(6)計算出輸電線路覆冰災(zāi)害風(fēng)險5個等級目標(biāo)函數(shù)值,結(jié)果如表2所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于自適應(yīng)進化策略的人工蜂群優(yōu)化算法[J]. 張強,李盼池,王梅. 電子科技大學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[2]基于遺傳算法的輸電線路覆冰災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)物資儲備決策優(yōu)化模型[J]. 何帔雨,李鵬,謝汝生,張松海,蔣建波,曹敏. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù). 2019(01)
[3]三個全球氣候模式對中國氣溫季節(jié)變化模擬能力的空間差異特征分析[J]. 盧曉菲,任傳友,王艷華,崔鳳茜,蘆曉彤,宮詔健. 干旱區(qū)地理. 2018(05)
[4]RES脈內(nèi)特征的差分進化粒子群投影尋蹤評價模型[J]. 朱斌,金煒東,余志斌. 西南交通大學(xué)學(xué)報. 2018(01)
[5]中國沿海地區(qū)電網(wǎng)覆冰災(zāi)害風(fēng)險評估[J]. 劉勝波,陽林,郝艷捧,李立浧. 廣東電力. 2017(12)
[6]不同氣候背景下我國冬夏兩季極端氣溫特征分析[J]. 任晨辰,段明鏗,智協(xié)飛. 大氣科學(xué)學(xué)報. 2017(06)
[7]進化算法在大規(guī)模優(yōu)化問題中的應(yīng)用綜述[J]. 梁靜,劉睿,瞿博陽,岳彩通. 鄭州大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2018(03)
[8]浙江省輸電線路覆冰災(zāi)害風(fēng)險評估方法研究[J]. 李穎,鄧芳萍,姜瑜君,姜文東,張斌,周嘯宇. 暴雨災(zāi)害. 2017(03)
[9]基于時間序列分析與卡爾曼濾波的輸電線路覆冰短期預(yù)測[J]. 黃新波,李弘博,朱永燦,王玉鑫,鄭心心,王一各. 高電壓技術(shù). 2017(06)
[10]基于短期覆冰預(yù)測的電網(wǎng)覆冰災(zāi)害風(fēng)險評估方法[J]. 晏鳴宇,周志宇,文勁宇,郭創(chuàng)新,陸佳政,姚偉. 電力系統(tǒng)自動化. 2016(21)
本文編號:3112507
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