一种基于BP神经网络的输电线路泄漏电流预测方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于BP神经网络的输电线路泄漏电流预测方法、系统及存储介质，包括获取待预测线路当前环境的空气相对湿度、温差和是否存在降雨作为特征输入量，根据当前预测时间，将特征输入量输入至训练好的对应时间段BP神经网络模型，输出泄漏电流预测值。将不同线路得到的运行数据按照季度进行分类，并将其分别用于神经网络模型的训练过程，消除了预测过程中不同地区、不同季度污秽变化带来的影响。

A Prediction Method, System and Storage Medium for Leakage Current of Transmission Line Based on BP Neural Network

【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络的输电线路泄漏电流预测方法、系统及存储介质
本专利技术涉及输电线路泄漏电流预测
，尤其涉及一种基于BP神经网络的输电线路泄漏电流预测方法、系统及存储介质。
技术介绍
绝缘子表面积累的污秽在湿润条件下有可能会引发闪络，进而造成污闪事故的发生。由于污闪造成的事故重合闸成功率低，因而很容易造成系统失去稳定，进而造成大面积停电事故发生，对人民的生命财产安全造成重大影响。目前我国大气环境污染问题依然十分严峻，且随着输电线路电压等级的不断提高，污闪事故依然是维持输电系统安全稳定运行中不可忽视的问题。为了预防污闪事故的发生，需要对输电线路的绝缘状态做出准确的判断，进而在危害出现之前采取必要的措施。泄漏电流能够实现连续在线监测，且泄漏电流最大值与污闪电压之间具有一定的关系，利用泄漏电流便于连续在线监测的优点，可以通过泄漏电流折合得到表面电导率来表征绝缘子表面绝缘状况。专利技术CN103135033A公开了一种无温差条件下绝缘子饱和受潮最大泄漏电流预测方法，主要基于人工污秽试验的研究结果，通过研究不同污秽程度的绝缘子在不同湿度条件下充分受潮之后的泄漏电流最大值，建立绝缘子泄漏本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络的输电线路泄漏电流预测方法，其特征在于：包括获取待预测线路当前环境的空气相对湿度、温差和是否存在降雨作为特征输入量，根据当前预测时间，将特征输入量输入至训练好的对应时间段BP神经网络模型，输出泄漏电流预测值。

【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的输电线路泄漏电流预测方法，其特征在于：包括获取待预测线路当前环境的空气相对湿度、温差和是否存在降雨作为特征输入量，根据当前预测时间，将特征输入量输入至训练好的对应时间段BP神经网络模型，输出泄漏电流预测值。2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的输电线路泄漏电流预测方法，其特征在于：所述对应时间段BP神经网络模型的训练包括：获取各时间段的训练样本：将同地区的各线路的历史数据根据时间段进行分类，得到多个时间段的历史数据；选取对应时间段的历史数据作为该地区的对应时间段BP神经网络模型的训练样本，所述各线路的历史数据包括各线路在历史环境下的空气相对湿度、温差和是否存在降雨；分别将对应时间段的训练样本输入至对应时间段BP神经网络模型进行迭代训练，得到各训练好的对应时间段BP神经网络模型。3.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的输电线路泄漏电流预测方法，其特征在于：所述空气相对湿度为监测周期内最大泄漏电流值所处时刻的前一个单位时间内的空气相对湿度取平均值；所述温差为监测周期内的最大气温与最低气温之差；在监测周期内，若存在降雨时，则取1作为特征输入量降雨的值，否则取0作为特征输入量降雨的值。4.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的输电线路泄漏电流预测方法，其特征在于：所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，高嵩，毕晓甜，陈杰，贾勇勇，赵恒，张廼龙，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，国家电网有限公司，江苏省电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32