基于数据分段及模型校准的电磁环境参数预测方法技术

技术编号:12573793 阅读:65 留言:0更新日期:2015-12-23 14:33
本发明专利技术涉及基于数据分段及模型校准的电磁环境参数预测方法,属于电力系统电磁环境防护技术领域。该方法主要包括:将对输电线路电磁环境实际测得数据随机等分为三块数据;针对第一块数据,对不同的自变量组合进行模型拟合,得到预测误差最小的自变量组合以及初步的预测模型;将初步的预测模型代入第二块数据进行校正,对模型中的各个系数及常数项进行修正,获得待验证的预测模型;最后,将待验证模型代入第三块数据进行测试,若最终预测误差及其他各项统计检验指标满足要求,则该模型适用于该条输电线路电磁环境预测。本发明专利技术可便捷、有效、可靠地进行输电线路电磁环境参数预测,预测结果可应用于输变电工程设计、优化、电磁环境防护等多个领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统电磁环境防护
,特别涉及用以预测高压输变电系统 电磁环境参数的数据分析方法。
技术介绍
电磁环境是高压输变电系统设计的主要考虑因素,输电线路的电磁环境的根源是 线路的电晕放电。电晕放电一方面会造成电能损耗,增加输电成本;另一方面影响导线周边 电磁环境,进一步干扰人们的正常生活。随着经济的不断发展和民众环境意识的增强,电磁 环境问题愈加引人关注,高压输电线路其电磁环境问题已成为其系统设计和运行的主要制 约因素。高压输电线路的电磁环境参数主要包括有可听噪声、无线电干扰、地面合成场强、 地面离子流密度和电晕损耗。若能在线路设计阶段合理预测电磁环境参数,则可对导线线 型、导线分裂间距、极间距等线路参数进一步优化,实现更为环境友好的电网发展方式;或 在保证合理的电磁环境水平下,尽可能减小输电走廊,降低线路征地及建设成本。这对在建 及规划中的高压输变电工程具有重大工程实用价值。 电磁环境参数影响因素众多,且具有明显的随机特性。在以往电磁环境参数预测 方法中,利用试验得到的电磁环境数据,以线路参数为自变量,对数据直接单次拟合,得到 电磁环境参数拟合模型用于电磁环境参数预测。在此种方法中数据使用不够充分会造成精 度及可靠性均不高。并且在此方法中无自变量分析及模型参数校正过程,得到的结果不能 完全反映该环境下气象参数对电磁环境的影响。因此以往的电磁环境参数预测方法并不具 有足够高的工程实用价值。
技术实现思路
本专利技术的目的是为克服已有技术的不足之处,提出一种基于数据分段及模型校准 的电磁环境参数预测方法;本方法对电磁环境数据进行了合理划分及充分利用,对电磁环 境预测模型进行了模型校准,提高其预测精度;同时对预测模型进行验证,提高该模型的工 程实用价值。 本专利技术提出的,其特征在于, 该方法具体包括以下步骤: 1)数据分块阶段:将对输电线路电磁环境实际测得数据包括电磁环境参数(可听 噪声、无线电干扰、地面合成场强、地面离子流密度和电晕损耗)、气象参数(风速、风向、气 压、雨量、温度、相对湿度)、线路参数(极间距、导线最小对地高度、分裂间距)Data_base 随机等分为式(1)所描述的三块子数据集:拟合数据Data_trainning,校正数据Data_ calibration,验证数据Data_testing子数据集;该三块子数据集中的数据分别用于模型 拟合、参数校正及模型验证阶段; CN 105184421 A 说明书 2/4 页 在上式中,η为总的数据量;y为电磁环境参数中的一种;x为气象参数和线路参数 的集合,其中m为参数种类之和; 2)模型拟合阶段:将确定自变量的组合形式及适合的统计预测模型;对第一块拟 合子数据集合Data_trainning中的数据,按照不同的自变量组合利用线性统计模型进行 拟合,其中自变量组合首先为包含拟合子数据集合中的所有变量Xll,X12,…,Xlni,其次为逐 渐减小自变量个数的组合,同时保证该组合中气象参数及线路参数至少各有一项,获得形 如式⑵的初步预测模型,其中,X'为某一自变量组合Xll,X12,…,xip,c'为对应的系数矩 阵,C'为拟合模型的常数项: y' = c' Xx' +Cr (2) 基于式(2)获得在不同自变量与对应的系数矩阵组合下,电磁环境参数预测值和 实际值的误差ναι·(Υ,?> ;其中,Y为实际值,Y为预测值,取min(var<Y,f?对应的自变量 组合作为如式(3)所示的初步预测模型: y1 = C11 x1+c2, X2+...+cp' xp+C' (3); 3)参数校正阶段:按照步骤2)得到的自变量组合代入第二块校正数据子集合 Data_calibration进行模型拟合得到校正模型y";其中,X"为第二块校正数据子集合中 对应的自变量组合xn,x_j2,…,x_jp,c"为X"对应的系数矩阵,C"为随机项; y" =c" Xx" +C" (4) 初步模型⑶和校正模型⑷相减获得误差(5),其中Ay =大-y",Ac = Cr -c",AC = C,-C"; Ay= Δ C1X1+Δ c2x2+··· + Δ CmXm+Δ C (5) 采用规划解法求解线性规划问题(6) min Δ y = Δ C1X1+Δ c2x2+... + Δ cpxp+Δ C (6) s. t. X e {χ1; χ2, ···, χρ} 对模型中的各个系数及常数项C1',C2',···,&',C'进行修正得到新的系数及 常数项Cl,C2,…,cn,C,如式(7)所示,得到待验证模型如式⑶所示; y = C1X^c2X2+***+cnxn+C (8) 4)模型验证阶段:将步骤3)中获得的校正后的待验证模型代入第三块验证数 据子数据集合Data_testing进行测试获得预测模型,若使用该预测模型最终预测误差 不大于步骤2)中var(Y/S^的最大值,则该预测模型适用于实验数据获得地区 输电线路的电磁环境预测;反之,返回步骤2)重新进行模型拟合阶段。 本专利技术的技术特点及有益效果: 针对电磁环境数据随机性强的特点,对数据进行分段,使预测模型的精度更高,数 据的使用更加充分;针对电磁环境数据影响因素多的特点,使用不同的自变量组合分别进 行拟合,得到更为合理的电磁环境预测模型自变量;在模型拟合过程中加入系数修正过程, 降低数据随机性以及非正常数据带来的影响,提高模型精度。最终得到的电磁环境模型可 以便捷、有效、可靠地进行输电线路电磁环境参数预测,预测结果可根据不同需求应用于输 变电工程设计、优化以及电磁环境防护等多个领域,将显著提高输变电工程的建设效率,降 低建设成本。【附图说明】 图1为本专利技术的方法流程框图;【具体实施方式】 本专利技术提出的基于数据分段及模型校准的电磁环境参数统计分析方法结合附图 详细说明【具体实施方式】。 本专利技术的,如图1所示,该方 法具体包括以下步骤: 1)数据分块阶段:将对输电线路电磁环境实际测得数据,包括电磁环境参数(可 听噪声、无线电干扰、地面合成场强、地面离子流密度和电晕损耗)、气象参数(风速、风向、 气压、雨量、温度、相对湿度)、线路参数(极间距、导线最小对地高度、分裂间距)Data_base 随机等分为式(1)所描述的三块子数据集:拟合数据Data_trainning,校正数据Data_ calibration,验证数据Data_testing子数据集;该三块子数据集中的数据分别用于模型 拟合、参数校正及模型验证阶段; 在上式中,η为总的数据量;y为电磁环境参数中的一种(预测某一参数则使用该 参数的数据)为气象参数和线路参数的集合,其当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数据分段及模型校准的电磁环境参数统计分析方法,其特征在于,该方法具体包括以下步骤:1)数据分块阶段:将对输电线路电磁环境实际测得基础数据Data_base:电磁环境参数、气象参数、线路参数随机等分为式(1)所描述的三块子数据集:拟合数据Data_trainning,校正数据Data_calibration,验证数据Data_testing子数据集;该三块子数据集中的数据分别用于模型拟合、参数校正及模型验证阶段;Data_trainning={yi,xi1,xi2,...,xim},i=1,2,...,n/3Data_calibration={yj,xj1,xj2,...,xjm},j=n/3+1,n/3+2,...,2n/3Data_testing={yk,xk1,xk2,...,xkm},k=2n/3+1,2n/3+2,...,n---(1)]]>在上式中,n为总的数据量;y为电磁环境参数中的一种;x为气象参数和线路参数的集合,其中m为参数种类之和;2)模型拟合阶段:将确定自变量的组合形式及适合的统计预测模型;对第一块拟合子数据集合Data_trainning中的数据,按照不同的自变量组合利用线性统计模型进行拟合,其中自变量组合首先为包含拟合子数据集合中的所有变量xi1,xi2,…,xim,其次为逐渐减小自变量个数的组合,同时保证该组合中气象参数及线路参数至少各有一项,获得形如式(2)的初步预测模型,其中,x′为某一自变量组合xi1,xi2,…,xip,c′为对应的系数矩阵,C’为拟合模型的常数项:y′=c′×x′+C′     (2)基于式(2)获得在不同自变量与对应的系数矩阵组合下,电磁环境参数预测值和实际值的误差其中,Y为实际值,为预测值,取对应的自变量组合作为如式(3)所示的初步预测模型:y′=c1′x1+c2′x2+…+cp′xp+C′     (3);3)参数校正阶段:按照步骤2)得到的自变量组合代入第二块校正数据子集合Data_calibration进行模型拟合得到校正模型y″;其中,x″为第二块校正数据子集合中对应的自变量组合xj1,xj2,…,xjp,c″为x″对应的系数矩阵,C″为随机项;y″=c″×x″+C″     (4)初步模型(3)和校正模型(4)相减获得误差(5),其中,Δy=y′‑y″,Δc=c′‑c″,ΔC=C′‑C″;Δy=Δc1x1+Δc2x2+…+Δcmxm+ΔC     (5)采用单纯形法常用规划解法求解线性规划问题(6)minΔy=Δc1x1+Δc2x2+…+Δcpxp+ΔC                                     (6)s.t.x∈{x1,x2,…,xp}对模型中的各个系数及常数项c1′,c2′,…,cn′,C′进行修正得到新的系数及常数项c1,c2,…,cn,C,如式(7)所示,得到待验证模型如式(8)所示;<c1,c2,…,cn,C>=<c1′,c2′,…,cn′,C′>+<Δc1,Δc2…Δcp,ΔC>     (7)y=c1x1+c2x2+…+cnxn+C     (8)4)模型验证阶段:将步骤3)中获得的校正后的待验证模型代入第三块验证数据子数据集合Data_testing进行测试获得预测模型,若使用该预测模型最终预测误差不大于步骤2)中的最大值,则该预测模型适用于实验数据获得地区输电线路的电磁环境预测;反之,返回步骤2)重新进行模型拟合阶段。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:余占清刘磊付殷李敏曾嵘田丰罗兵高超杨芸张波
申请(专利权)人:南方电网科学研究院有限责任公司清华大学
类型:发明
国别省市:广东;44

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