一种基于数据挖掘的输电线路电磁环境参数预测方法技术

一种基于数据挖掘的输电线路电磁环境参数预测方法，包括以下步骤：（1）收集数据；（2）划分数据；（3）分析电磁环境参数之间的关系；（4）分析空间电场以及离子流参数之间的关系；（5）分析影响电磁环境的主因素；（6）对电磁环境参数和空间电场参数进行预测。通过运用本发明专利技术的方法，可在线路设计阶段对导线线型、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。同时尽可能减小输电走廊，降低线路征地及建设成本，具有重大工程实用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据挖掘的输电线路电磁环境参数预测方法
本专利技术属于电力系统电磁环境防护
，特别涉及一种基于数据挖掘的输电线路电磁环境参数预测方法。
技术介绍
电磁环境是输电线路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，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。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。当前电磁环境的模型有两个重要的不足：首先，大多数模型都是通过多元线性回归训练的，线性模型不能描述复杂的非线性模型。其次，这些模型都是针对本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数据挖掘的输电线路电磁环境参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集数据：所述数据包括线路基本参数、电磁环境参数和空间电场参数以及离子流参数，所述线路基本参数包括分裂导线数、子导线直径、分裂导线间距、导线平均高度和海拔，所述电磁环境参数包括电晕放电CL、无线电干扰RI和可听噪声AN，空间电场以及离子流参数包括最大标称场强NFS、最大复合电场强度MCEFI和最大离子流密度MICD；S2：划分数据：将步骤S1收集到的数据划分为自变量和因变量两部分，其中自变量包括所述的线路基本参数，因变量包括电磁环境参数、空间电场参数和离子流参数，系统模型为：

【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的输电线路电磁环境参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集数据：所述数据包括线路基本参数、电磁环境参数和空间电场参数以及离子流参数，所述线路基本参数包括分裂导线数、子导线直径、分裂导线间距、导线平均高度和海拔，所述电磁环境参数包括电晕放电CL、无线电干扰RI和可听噪声AN，空间电场以及离子流参数包括最大标称场强NFS、最大复合电场强度MCEFI和最大离子流密度MICD；S2：划分数据：将步骤S1收集到的数据划分为自变量和因变量两部分，其中自变量包括所述的线路基本参数，因变量包括电磁环境参数、空间电场参数和离子流参数，系统模型为：在上式中，为自变量，为因变量；S3：分析所述电磁环境参数之间的关系，验证RI分别与AN、CL线性相关；S4：分析所述空间电场以及离子流参数之间的关系，验证NFS分别与MCEFI、MICD线性相关；S5：分析影响电磁环境的主因素；S6：对所述电磁环境参数和空间电场参数进行预测。2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的输电线路电磁环境参数预测方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：S31：假设所述无线电干扰RI分别与可听噪声AN、电晕放电CL不存在线性相关；S32：假设其中为模型线性回归后的斜率，为自变量的标准差；S33：对进行统计，并将统计阈值设定为95%，得出步骤S31的假设均不成立；S34：得出结论，即RI分别与AN、CL线性相关。3.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的输电线路电磁环境参数预测方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：S41：假设所述最大标称场强NFS分别与最大复合电场强度MCEFI、最大离子流密度MICD不存在线性相关；S42：假设其...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹立群，郭丽娟，张玉波，张炜，吴秋莉，颜海俊，邬蓉蓉，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：广西,45