输电线路在线防冰融冰超短期精准预测方法技术

一种输电线路在线防冰融冰超短期精准预测方法。在自融冰导线在线监测设备上进行预测。在模拟自制热导线上采集覆冰重量数据，在气象观测设备上采集风速、降雨强度气象数据。预测方法包括数据获取、构建参数约束模型、参数预测模型、覆冰重量预测、预测数据可信度判断和覆冰厚度增加值预测。覆冰重量预测是通过采集到的模拟自制热导线重量增加值、降雨强度、平均风速在参数约束模型中计算液水因子。通过参数预测模型模型预测降雨强度、平均风速、液水因子、并通过上述参数预测覆冰重量和覆冰厚度。本发明专利技术对输电电路未来覆冰状态提供超短期精准分析，为防冰融冰控制提供未来覆冰预测精准信息，有效防止突发天气灾害对输电线路造成重大损失。

Ultra-Short-Term Precise Prediction Method for on-line Anti-icing and Melting of Transmission Lines

An ultra-short-term accurate prediction method for on-line anti-icing and melting of transmission lines is presented. Prediction is made on the online monitoring equipment of self-melting ice conductors. The weight data of icing were collected on the simulated self-made hot wire, and the meteorological data of wind speed and rainfall intensity were collected on the meteorological observation equipment. The forecasting methods include data acquisition, parameter constraint model, parameter forecasting model, ice weight forecasting, reliability judgment of forecasting data and ice thickness increment forecasting. Ice-covered weight prediction is to calculate the liquid-water factor in the parameter constrained model by simulating the self-made hot wire weight increment, rainfall intensity and average wind speed. Rainfall intensity, average wind speed, liquid-water factor were predicted by parameter prediction model, and ice weight and ice thickness were predicted by the above parameters. The invention provides ultra-short-term accurate analysis for the future ice-covered state of transmission circuit, provides accurate information for future ice-covered prediction for anti-ice and melting control, and effectively prevents sudden weather disasters from causing heavy losses to transmission lines.

【技术实现步骤摘要】
输电线路在线防冰融冰超短期精准预测方法(一)
本专利技术属电力输电线的在线融冰范畴，特别涉及一种输电线路在线防冰融冰超短期精确预测方法。(二)
技术介绍
随着社会经济的发展，在不断增加电力负荷应用的环境下，对裸露在外的电力线路要求愈来愈高。而在寒冷的冬季，不少地区的线路都会结冰，造成线路的损坏。当结冰超过线路的承受力时，就会发生断线等严重事故。所以，冬季的电力输电线除冰是必不可少，十分重要的。在现有技术中，融冰技术在不断提高。申请号CN201610867150.1《一种自融冰导体以及融冰设备》和申请号CN201810370549.8《嵌入绝缘导热材料的自制热导体和制热设备及其实现方法》公开了两种不同类型的输电线路在线融冰方法，且融冰效果较以前有大幅度提高。申请号CN201810886319.7《基于自制热导线的输电线路在线防冰融冰热量计算方法》公开了自制热导线在防冰、融冰中升温、融冰、保温过程中的热量计算方法。但是，在输电线路防冰融冰过程中，需要对输电线路的运行情况进行监控，为输电线路控制与预测提供参考。由本专利技术人申请的申请号为201810952699.x《嵌入制热材料自融冰导线在线监测设备与方法》和申请号201810952697.0《嵌入绝缘材料自融冰导线在线监测设备与方法》提供了通过模拟装置，模拟输电导线，模拟控制过程，对自制热导线的防冰融冰控制进行预判与分析。而要想实现输电线路防冰融冰的精准控制，还需要提供输电线路防冰融冰超短期精准预测。本专利技术提出了输电线路防冰融冰超短期精准预测方法。利用模拟装置和气象数据，通过对超短期覆冰重量增加的精准预测，实现未来输电线路实时在线防冰与融冰的精准控制。(三)
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种超短期精准预测方法，对架空输电线路未来10-60分钟内覆冰重量增量的精准预测，通过对超短期覆冰重量增加的精准预测，实现未来输电线路实时在线防冰与融冰的精准控制。防止或减少突发天气灾害带来的损失。本专利技术中使用的单位：平均降雨强度：毫米每分钟；平均风速：米每秒；模拟自制热导线重量增加值：克；模拟输电导线覆冰密度：克每立方厘米；模拟自制热导线长度为L：厘米；模拟导线覆冰厚度的增加值：厘米；时间：分钟；本专利技术的目的是这样达到的：本输电线路在线防冰融冰超短期精准预测方法是在自融冰导线在线监测设备上进行预测，在线监测设备含现场导线传感装置和模拟导线监测系统，模拟导线监测系统中含有模拟自制热导线，模拟自制热导线与输电线路自制热导线采用相同的型号。其特征在于：在模拟自制热导线上采集覆冰重量数据；在气象观测设备上采集风速、降雨强度气象数据；预测方法包括数据获取、构建参数预测模型和参数约束模型、覆冰重量预测、预测数据可信度判断和覆冰厚度增加值预测；所述数据获取：数据获取为采集模拟自制热导线重量增加值、采集气象数据；模拟自制热导线重量增加值是在T分钟内，模拟导线的重量增加值；采集气象数据数据为：T分钟内，平均降雨强度；平均风速；根据参数约束关系，计算液水因子；数据采集为每T分钟采集一次，总共采集M次；所述构建参数预测模型是利用采集的数据以及计算得到的参数,建立包括序列初始数据、计算测量累加序列A,计算均值序列Z,形成结构矩阵B，结构矩阵B为(M-1)×2矩阵，形成测量向量Y，测量向量Y为M-1维列向量，计算系数向量C，系数向量C为2维列向量，计算还原累加数据:Das(i)称为还原累加数据，计算还原数据：Ds(i)称为还原数据，计算预测数据，预测数据分为预测累加数据Dar(i)和预测数据Dr(i)的参数数据预测模型；所述参数约束模型是指液水因子、覆冰重量、降雨强度、平均风速之间的约束关系，用覆冰重量、降雨强度、平均风速来计算液水因子。参数预测为测量数据后的N个数据，数据之间间隔时间为T分钟,预测数据分为预测累加数据Dar(i)和预测数据预测数据用Dr(i)，i＝1,2,3,4,……,N；所述覆冰重量预测是利用所预测参数，根据参数约束关系对覆冰重量预测：：所述预测数据可信度判断是利用可信度判断因子进行判断；所述覆冰厚度增加值预测每隔T分钟内，模拟导线覆冰厚度的增加值进行判断。所述构建参数预测模型的步骤是：1)序列初始数据为测量数据或计算参数；X＝{x(1),x(2),…,x(M)}(3-2)2)计算测量累加序列A,A＝{a(1),a(2),……,a(M)}3)计算均值序列Z,Z＝{z(2),z(3),z(4),……,z(M)}4)形成结构矩阵B，结构矩阵B为(M-1)×2矩阵5)形成测量向量Y，测量向量Y为M-1维列向量6)计算系数向量C，系数向量C为2维列向量，含c1,c2两个元：7)计算还原累加数据:Das(i)称为还原累加数据，8)计算还原数据：Ds(i)称为还原数据9)计算预测数据：预测数据为测量数据后的N个数据，数据之间间隔时间为T分钟,预测数据分为预测累加数据和预测数据，预测累加数据用Dar(i)表示，预测数据用Dr(i)表示，i＝1,2,3,4,……,N；计算方法分别为覆冰重量增加量预测的步骤是：(1)采集平均降雨强度P(i)，平均风速V(i)，模拟自制热导线重量增加值Dg(i)，i＝1,2,3,……,M；(2)根据式(3-1)计算液水因子W(i)：i＝1,2,3,……,M(3)根据参数预测模型计算降雨强度、平均风速、液水因子的预测数据；降雨强度预测数据用Pr(i)表示，平均风速预测数据用Vr(i)表示、液水因子预测数据用Wr(i)表示，i＝1,2,3,……,N；(4)计算模拟自制热导线重量增加值预测数据用Drg(i)表示，i＝1,2,3,……,N；(5)根据参数预测模型计算降雨强度、平均风速、液水因子的还原数据；降雨强度还原数据用Ps(i)表示，平均风速还原数据用Vs(i)表示、液水因子还原数据用Ws(i)表示，i＝2,3,……,M；(6)计算模拟自制热导线重量增加值还原数据，所计算的自制热导线重量增加值还原数据用Dsg(i)表示，i＝2,3,……,M所述预测数据可信度判断是利用可信度判断因子进行判断信度判断因子：k大于等于0.9，预测数据可信，k小于0.9，大于等于0.8，预测数据基本可信，k小于0.8，预测数据不可信。所述覆冰厚度增加值预测是每隔T分钟内，模拟导线覆冰厚度的增加值进行预测；覆冰厚度增加值是指每隔T分钟内，模拟导线覆冰厚度的增加值，用Drh(i)表示，单位为厘米，i＝，2，……，N；设模拟输电导线覆冰密度为ρi，单位：克每立方厘米；则在构建参数约束模型中计算液水因子的过程是：设模拟自制热导线长度为L,单位：厘米，外径为R，单位：厘米,模拟自制热导线测量起始重量为G0，单位，克；模拟自制热导线重量增加值是指在T分钟内，模拟导线的重量增加值，模拟自制热导线重量增加值用Dg(i)表示，单位：克,i＝1,2,3,……,M；液水因子W(i)：所述采集气象数据数据为：：T分钟内，平均降雨强度P(i)，单位：毫米每分钟；平均风速V(i)，单位，米每秒。本专利技术的积极效果是：在使用申请号CN201610867150.1《一种自融冰导体以及融冰设备》和申请号CN201810370549.8《嵌入绝缘导热材料的自制热导体和制热设备及其实现方法》公示的输电线路在线实时防冰融冰技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种输电线路在线防冰融冰超短期精准预测方法，在自融冰导线在线监测设备上进行预测，在线监测设备含现场导线传感装置和模拟导线监测系统，模拟导线监测系统中含有模拟自制热导线,其特征在于：模拟自制热导线与输电线路自制热导线采用相同的型号，在模拟自制热导线上采集覆冰重量数据；在气象观测设备上采集风速、降雨强度气象数据；预测方法包括数据获取、构建参数预测模型和参数约束模型、覆冰重量预测、预测数据可信度判断和覆冰厚度增加值预测；所述数据获取：数据获取为采集模拟自制热导线重量增加值、采集气象数据；模拟自制热导线重量增加值是在T分钟内，模拟导线的重量增加值；采集气象数据数据为：T分钟内，平均降雨强度；平均风速；根据参数约束关系，计算液水因子；数据采集为每T分钟采集一次，总共采集M次；所述构建参数预测模型是利用采集的数据以及计算得到的参数,建立包括序列初始数据、计算测量累加序列A,计算均值序列Z；形成结构矩阵B，结构矩阵B为(M‑1)×2矩阵，形成测量向量Y，测量向量Y为M‑1维列向量，计算系数向量C，系数向量C为2维列向量，计算还原累加数据:Das(i)称为还原累加数据，计算还原数据：Ds(i)称为还原数据，计算预测数据，预测数据分为预测累加数据Dar(i)和预测数据Dr(i)的参数数据预测模型；参数预测为测量数据后的N个数据，数据之间间隔时间为T分钟,预测数据分为预测累加数据Dar(i)和预测数据Dr(i)，i＝1,2,3,4,……,N；所述参数约束模型是指液水因子、覆冰重量、降雨强度、平均风速之间的约束关系，用覆冰重量、降雨强度、平均风速来计算液水因子；所述覆冰重量增加量预测是利用所预测参数，根据参数约束关系对覆冰重量预测；所述预测数据可信度判断是利用可信度判断因子进行判断；所述覆冰厚度增加值预测每隔T分钟内，模拟导线覆冰厚度的增加值进行判断。...

【技术特征摘要】
1.一种输电线路在线防冰融冰超短期精准预测方法，在自融冰导线在线监测设备上进行预测，在线监测设备含现场导线传感装置和模拟导线监测系统，模拟导线监测系统中含有模拟自制热导线,其特征在于：模拟自制热导线与输电线路自制热导线采用相同的型号，在模拟自制热导线上采集覆冰重量数据；在气象观测设备上采集风速、降雨强度气象数据；预测方法包括数据获取、构建参数预测模型和参数约束模型、覆冰重量预测、预测数据可信度判断和覆冰厚度增加值预测；所述数据获取：数据获取为采集模拟自制热导线重量增加值、采集气象数据；模拟自制热导线重量增加值是在T分钟内，模拟导线的重量增加值；采集气象数据数据为：T分钟内，平均降雨强度；平均风速；根据参数约束关系，计算液水因子；数据采集为每T分钟采集一次，总共采集M次；所述构建参数预测模型是利用采集的数据以及计算得到的参数,建立包括序列初始数据、计算测量累加序列A,计算均值序列Z；形成结构矩阵B，结构矩阵B为(M-1)×2矩阵，形成测量向量Y，测量向量Y为M-1维列向量，计算系数向量C，系数向量C为2维列向量，计算还原累加数据:Das(i)称为还原累加数据，计算还原数据：Ds(i)称为还原数据，计算预测数据，预测数据分为预测累加数据Dar(i)和预测数据Dr(i)的参数数据预测模型；参数预测为测量数据后的N个数据，数据之间间隔时间为T分钟,预测数据分为预测累加数据Dar(i)和预测数据Dr(i)，i＝1,2,3,4,……,N；所述参数约束模型是指液水因子、覆冰重量、降雨强度、平均风速之间的约束关系，用覆冰重量、降雨强度、平均风速来计算液水因子；所述覆冰重量增加量预测是利用所预测参数，根据参数约束关系对覆冰重量预测；所述预测数据可信度判断是利用可信度判断因子进行判断；所述覆冰厚度增加值预测每隔T分钟内，模拟导线覆冰厚度的增加值进行判断。2.如权利要求1所述的输电线路在线防冰融冰超短期精准预测方法，其特征在于：所述构建参数预测模型的步骤是：1)序列初始数据为测量数据或计算参数；X＝{x(1),x(2),…,x(M)}(3-2)2)计算测量累加序列A,A＝{a(1),a(2),……,a(M)}3)计算均值序列Z,Z＝{z(2),z(3),z(4),……,z(M)}4)形成结构矩阵B，结构矩阵B为(M-1)×2矩阵5)形成测量向量Y，测量向量Y为M-1维列向量6)计算系数向量C，系数向量C为2维列向量，含c1,c2两个元：7)计算还原累加数据:Das(i)称为还原累加数据，8)计算还原数据：Ds(i)称为还原数据9)计算预测数据：预测数据为测量数据后的N个数据，数据之间间隔时...

【专利技术属性】
技术研发人员：李碧雄，谢和平，刘天琪，莫思特，
申请(专利权)人：四川大学，深圳大学，
类型：发明
国别省市：四川,51