一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法技术

本发明专利技术是关于一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法，利用输电线路的历史覆冰厚度数据、以及与所述历史覆冰厚度对应的微气象历史温度数据，对以覆冰厚度作为因变量、微气象温度作为自变量的回归模型进行训练，从而得到覆冰厚度与温度信息的相关性，进而领用训练好的模型以及气象台预测气象温度，便可以进行覆冰厚度预测。本发明专利技术实施例提供的覆冰厚度预测方法，通过历史覆冰与温度数据的相关性，并结合未来气象温度信息，从而预测覆冰厚度，对防冰、抗冰工作提供辅助决策支持，与现有技术相比，无需投入专门的覆冰图像采集装置，不仅降低了工程投入成本，还省去了复杂的图像处理过程。

A method for predicting icing thickness of transmission lines based on micro meteorological information

The present invention relates to a method for predicting the ice thickness of transmission line based on micro meteorological information, historical data, the ice thickness of transmission line and the corresponding history and ice thickness of the micro Meteorological History temperature data, based on the ice thickness as the dependent variable and micro meteorological temperature as the independent variable regression model training, to obtain correlation of ice thickness and temperature information, and then led the weather forecast by using the trained model temperature and weather station, we can predict the ice thickness. The ice thickness prediction method provided by the embodiment of the invention, the correlation between historical icing and temperature data, and combined with the meteorological temperature information to predict the ice thickness, the anti ice and provides decision support for the anti ice work, compared with the existing technology, no need to put ice image acquisition device specially. Not only reduce the project cost, but also eliminates the complex image processing.

【技术实现步骤摘要】
一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法
本专利技术涉及输电线路监测
，尤其涉及一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法。
技术介绍
在输变电线路中，经常有输电线路途径或处于高寒地区的情况。在高寒地区的输电线路中，进入冬季后，在许多高山、风口等地容易形成凝冻，冬季杆塔、导线覆冰现象是影响电力线路安全稳定运行的重要隐患。为能及时了解输电线路的现场状况，以便在输电线路上覆冰过厚时，及时采取除冰措施，防止电网大面积瘫痪对国民经济造成重大损失。现有技术中，通常采用覆冰在线监测系统进行观察。具体的，通过图像采集装置实时采集输电线路的图像，然后，对采集的通过图像灰度化、图像分割、滤波、区域标记等方法对图像进行预处理，对各条输电导线覆冰前后图像像素的对比计算，得出一个平均比值，进而计算出其覆冰厚度。但是，采用覆冰在线监测系统观测需要使用专门设置图像采集装置，工程造价经费高。此外，进入冬季，图像采集装置容易会出现镜头冻结、图象不能显示、冬季供电不足、无相关数据等问题，覆冰观测质量难以保证，进而难以满足线路运行相关要求。另外，上述图像分析处理步骤繁多，处理过程较为复杂。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法。根据本专利技术实施例提供的一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法，该包括：获取输电线路的历史覆冰厚度数据、以及与所述历史覆冰厚度对应的微气象历史温度数据；建立以覆冰厚度作为因变量、微气象温度作为自变量的回归模型；将所述历史覆冰厚度和所述微气象历史温度数据作为样本对所述回归模型进行训练，得到覆冰厚度预测回归模型；将预测气象温度输入所述覆冰厚度预测回归模型，得到预测覆冰厚度。可选地，所述回归模型包括一元一次线性回归模型，其中：所述一元一次线性回归模型的表达式为y＝a+bx，y为覆冰厚度，x为温度，a和b分别为系数。可选地，将所述历史覆冰厚度和所述微气象历史温度数据作为样本对所述回归模型进行训练，包括：将所述历史覆冰厚度yi与对应的所述微气象历史温度数据xi分别输入到所述回归模型中，分别得到与所述历史覆冰厚度相对应的系数a和b的估计值；根据与所述历史覆冰厚度相对应的系数a和b的估计值，利用二元函数求极值的方法，计算出所述回归模型的系数a和b的回归值；其中，可选地，获取所述历史覆冰厚度对应的微气象历史温度数据，包括：获取输电线路的地理位置信息；根据所述输电线路的地理位置，查找到与所述输电线路最近的气象站点；根据所述历史覆冰厚度的覆冰时间，从所述气象站点查找所述覆冰时间对应的微气象历史温度数据。可选地，将预测气象温度输入所述覆冰厚度预测回归模型之前，所述方法还包括：获取预测气象湿度数据；判断所述预测气象湿度数据是否大于或等于预设湿度值；当所述预测气象湿度数据大于或等于预设湿度值时，则将预测气象温度输入所述覆冰厚度预测回归模型。可选地，获取预测气象湿度数据，包括：获取与所述输电线路地理位置相对应的预测气象数据；根据所述预设气象数据，获得预测气象湿度数据。由以上技术方案可见，本专利技术实施例提供的一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法，利用输电线路的历史覆冰厚度数据、以及与所述历史覆冰厚度对应的微气象历史温度数据，对以覆冰厚度作为因变量、微气象温度作为自变量的回归模型进行训练，从而得到覆冰厚度与温度信息的相关性，进而领用训练好的模型以及气象台预测气象温度，便可以进行覆冰厚度预测。本专利技术实施例提供的覆冰厚度预测方法，通过历史覆冰与温度数据的相关性，并结合未来气象温度信息，从而预测覆冰厚度，对防冰、抗冰工作提供辅助决策支持，与现有技术相比，无需投入专门的覆冰图像采集装置，不仅降低了工程投入成本，还省去了复杂的图像处理过程。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的另一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法的流程示意图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本专利技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。为了能够及时获得高压输电线路未来的覆冰情况，本专利技术提供了一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法，该方法通过对历史温度和覆冰厚度，利用回归模型进行拟合，再结合预测气象温度预测未来覆冰厚度。图1为本专利技术实施例提供的一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法。图图1所示，该方法具体包括如下步骤：S110：获取输电线路的历史覆冰厚度数据、以及与所述历史覆冰厚度对应的微气象历史温度数据。具体的，可以利用覆冰监测在线监测系统来获取历史覆冰厚度信息，从微气象站点获取微气象历史温度数据。进一步的，从从微气象站点获取与所述历史覆冰厚度对应的历史温度数据，可以包括如下步骤：S1101：获取输电线路的地理位置信息。S1102：根据所述输电线路的地理位置，查找到与所述输电线路最近的气象站点；S1103：根据所述历史覆冰厚度的覆冰时间，从所述气象站点查找所述覆冰时间对应的微气象历史温度数据。S120：建立以覆冰厚度作为因变量、微气象温度作为自变量的回归模型。具体的，包括一元一次线性回归模型，其中：所述一元一次线性回归模型的表达式为y＝a+bx，y为覆冰厚度，x为温度，a和b分别为系数。S130：将所述历史覆冰厚度和所述微气象历史温度数据作为样本对所述回归模型进行训练，得到覆冰厚度预测回归模型。在S310中，获得n对微气象历史温度数据和历史覆冰厚度数据(xi,yi)(i＝1,…,n),这n对数据(xi,yi)就是n组样本值，根据这每一组样本值可以分别寻求一对系数a、b。但由于y是一个随机变量，所以通过另一组微气象历史温度数据和历史覆冰厚度数据又可得到一对a、b的值。也就是说，可以通过n组数据所得到的系数a、b的估计值，记着进而通过历史覆冰厚度和微气象历史温度所求出的回归方程为:对于取到的n组数据(xi,yi)，记yi是随机变量y对应于xi的值，记是测试值yi的回归值，每一个值yi与回归值之间的差可表示为2个纵坐标之差，这个差有正有负，其绝对值为找到所有这些距离之和为最小的一条直线，即最小，用平方和代替绝对值：在公式(2)中，平方和Q是随着回归系数而变的，因此，它是的一个二元函数，其中xi、yi为常数。根据二元函数求极值的方法，分别对求偏导数得到：令得到：根据公式(4)解回归函数为：其中，令公式(5)可以写成如下式：公式(6)中的即为Q的最小值点，使得达到最小。以为回归系数的直线方程本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法，其特征在于，包括：获取输电线路的历史覆冰厚度数据、以及与所述历史覆冰厚度对应的微气象历史温度数据；建立以覆冰厚度作为因变量、微气象温度作为自变量的回归模型；将所述历史覆冰厚度和所述微气象历史温度数据作为样本对所述回归模型进行训练，得到覆冰厚度预测回归模型；将预测气象温度输入所述覆冰厚度预测回归模型，得到预测覆冰厚度。

【技术特征摘要】
1.一种基于微气象信息的输电线路覆冰厚度预测方法，其特征在于，包括：获取输电线路的历史覆冰厚度数据、以及与所述历史覆冰厚度对应的微气象历史温度数据；建立以覆冰厚度作为因变量、微气象温度作为自变量的回归模型；将所述历史覆冰厚度和所述微气象历史温度数据作为样本对所述回归模型进行训练，得到覆冰厚度预测回归模型；将预测气象温度输入所述覆冰厚度预测回归模型，得到预测覆冰厚度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述回归模型包括一元一次线性回归模型，其中：所述一元一次线性回归模型的表达式为y＝a+bx，y为覆冰厚度，x为温度，a和b分别为系数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述历史覆冰厚度和所述微气象历史温度数据作为样本对所述回归模型进行训练，包括：将所述历史覆冰厚度yi与对应的所述微气象历史温度数据xi分别输入到所述回归模型中，分别得到与所述历史覆冰厚度相对应的系数a和b的估计值；根据与所述历...

【专利技术属性】
技术研发人员：王闸，孙鹏，聂鼎，黄绪勇，刘旭斐，王裴劼，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：云南,53