一种基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法技术

一种基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法，它包括如下方法步骤：将多元线性回归算法同气象学相结合构造基于改进多元线性回归算法的气象灾害成因模型的方法，该方法是以气象因子作为自变量，气象灾害作为因变量，利用多元线性回归算法得到不同自变量与因变量之间的相关系数，建立对应的多元线性回归模型；修正原回归模型的方法步骤，它包括一定周期内数据采集的方法步骤以及利用多元线性回归算法重新计算相关系数，修正原回归模型的方法步骤。本发明专利技术的模型能够很好地进行气象因子对电网灾害的预测和分析，实际地预测气象灾害的发生，最大程度地减少供配电过程中由于气象因素灾害带来的经济损失。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】一种基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法，它包括如下方法步骤：将多元线性回归算法同气象学相结合构造基于改进多元线性回归算法的气象灾害成因模型的方法，该方法是以气象因子作为自变量，气象灾害作为因变量，利用多元线性回归算法得到不同自变量与因变量之间的相关系数，建立对应的多元线性回归模型；修正原回归模型的方法步骤，它包括一定周期内数据采集的方法步骤以及利用多元线性回归算法重新计算相关系数，修正原回归模型的方法步骤。本专利技术的模型能够很好地进行气象因子对电网灾害的预测和分析，实际地预测气象灾害的发生，最大程度地减少供配电过程中由于气象因素灾害带来的经济损失。【专利说明】一种基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法
本专利技术涉及电力信息管理技术，尤其涉及一种基于CM标准的气象因子影响电网 灾害模型建模方法。
技术介绍
在《气象因素对电力安全事故影响的模型》的研宄中，以我国南方某地区为例，收 集了该地区连续48个月的电力事故数据及其对应的15个气象要素资料。首先用因子分析 法消除了 15个气象要素的多重共线性，提取了温度因子、降水因子、湿度因子、风力因子4 类主要因素，其次应用Logistic回归建立了气象因素对电力事故的影响模型。模型探宄 了气象条件与电力事故的内在联系，并用2010年的检验样本验证了模型拟合的准确性， 为电力事故预警机制的建立进行了积极的探讨。 在《基于气象因子的华中电网负荷预测方法研宄》的研宄中，在分析各种节假日负 荷变化规律的基础上，利用气象因子作预报变量，使用动态的综合线性回归和自回归相结 合的混合线性回归方法及非线性的人工神经网络方法来进行华中电网日负荷和日最大负 荷及日最小负荷的预测.对12个月共365天的独立样本试预报表明，该客观方案对华中 电网负荷的预测精度可满足业务调度的需要。 在《气象因子与电力障碍关系评估》的研宄中，以德州电业局电力调度中心提供的 11年电力障碍资料，用相关分析法分析出雷电、大风彡17. 〇m/s及日降水量彡10.Omm风雨 天气（此三种气象因子年出现日数之和用X表示并称之为气象综合因子）对电力运行造成 的损害，从而得出电力障碍（y)与气象综合因子（X)之间的初步函数关系。 目前，由于缺乏对历史气象灾害信息的调研收集和统计分析，至使未建立气象灾 害成因模型，以实现对气象灾害的预测。在气象灾害预测中，未考虑冰雪凝冻、雷电和山火 等对电网业务的实际影响，更多偏向于纵向线性的研宄，缺乏多诱导因素的分析和多元化 的线性回归的整体研宄。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法， 它能够建立一个准确、精细化地预测气象因子所引起电网灾害的模型。 本专利技术是这样来实现的，一种基于CM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方 法，其特征在于，它包括如下方法步骤： (1)、将多元线性回归算法同气象学相结合构造基于改进多元线性回归算法的气 象灾害成因模型的方法，该方法是以气象因子作为自变量，气象灾害作为因变量，利用多元 线性回归算法得到不同自变量与因变量之间的相关系数，建立对应的多元线性回归模型； (2)、对（1)中相关系数的自动修正来修正原回归模型的方法步骤，它包括一定周 期内数据采集的方法步骤以及将此周期内采集数据与历史数据放一起作为新的自变量观 测值，利用多元线性回归算法重新计算相关系数，修正原回归模型的方法步骤。所述周期为 一年。 所述多元线性回归模型是分别针对冰雪凝冻、雷电和山火建立相应的多元线性回 归模型，该多元线性回归模型包括 1、冰雪凝冻灾害 【权利要求】1. 一种基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法，其特征在于，它包括如 下方法步骤： (1) 、将多元线性回归算法同气象学相结合构造基于改进多元线性回归算法的气象灾 害成因模型的方法，该方法是以气象因子作为自变量，气象灾害作为因变量，利用多元线性 回归算法得到不同自变量与因变量之间的相关系数，建立对应的多元线性回归模型； (2) 、对（1)中相关系数的自动修正来修正原回归模型的方法步骤，它包括一定周期内 数据采集的方法步骤以及将此周期内采集数据与历史数据放一起作为新的自变量观测值， 利用多元线性回归算法重新计算相关系数，修正原回归模型的方法步骤。2. 如权利要求1所述的基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法，其特征 在于，所述多元线性回归模型是分别针对冰雪凝冻、雷电和山火建立相应的多元线性回归 模型，该多元线性回归模型包括 1、冰雪凝冻灾害式中，&至17分别为气温、气压、湿度、风速、蒸发量、降水与日照，其单位分别为°〇、kPa、hPa、m/s、mm、mm和MJ/m2;a至h分别为对应的相关系数，它们的值通过多元线性回归 算法确定。3. 如权利要求2所述的基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法，其特征 在于，所述周期为一年。4. 如权利要求2或3所述的基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法，其 特征在于，所述一定周期内数据采集的方法步骤包括在冰雪凝冻灾害发生期间每天零点的 数据采集、在雷电灾害发生期间每个小时的数据采集以及山火灾害发生期间每12小时数 据的采集。5. 如权利要求4所述的基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法，其特征 在于，所述将此周期内采集数据与历史数据放一起作为新的自变量观测值，利用多元线性 回归算法重新计算相关系数，修正原回归模型的方法步骤为： 设因变量y与自变量Xl、x2、…、Xm共有n组实际观测数据：即 Ab=B (2-15) 其中A为正规方程组的系数矩阵、b为偏回归系数矩阵、B为常数项矩阵； 设系数矩阵A的逆矩阵为C矩阵，即一=C，则其中：C矩阵的元素c^(i，j= 1、2、…、m)称为高斯乘数，是多元线性回归分析中显著 性检验所需要的； 对于矩阵方程（2-16)求解，有：6. 如权利要求1所述的基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法，其特征 在于，所述采集的数据包括气温、气压、湿度、风速、蒸发量、降水与日照，各条供电线路雷击 次数、山火次数、覆冰次数以及总跳闸次数。7. 如权利要求6所述的基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法，其特征 在于，所述数据均均由取值仪器采集后进行加权平均。【文档编号】G06Q50/06GK104484722SQ201410817755【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年12月24日 优先权日:2014年12月24日 【专利技术者】朱椤方, 孙斌, 马覃峰, 陈恩黔, 王平, 王成亮, 王栋, 王彬 申请人:贵州电网公司电力调度控制中心, 深圳市易聆科信息技术有限公司本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于CIM标准的气象因子影响电网灾害模型建模方法，其特征在于，它包括如下方法步骤：(1)、将多元线性回归算法同气象学相结合构造基于改进多元线性回归算法的气象灾害成因模型的方法，该方法是以气象因子作为自变量，气象灾害作为因变量，利用多元线性回归算法得到不同自变量与因变量之间的相关系数，建立对应的多元线性回归模型；(2)、对(1)中相关系数的自动修正来修正原回归模型的方法步骤，它包括一定周期内数据采集的方法步骤以及将此周期内采集数据与历史数据放一起作为新的自变量观测值，利用多元线性回归算法重新计算相关系数，修正原回归模型的方法步骤。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：朱椤方，孙斌，马覃峰，陈恩黔，王平，王成亮，王栋，王彬，
申请(专利权)人：贵州电网公司电力调度控制中心，深圳市易聆科信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：贵州;52