舞动温度的多要素智能修正方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了舞动温度的多要素智能修正方法及系统，通过构建以待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子作为输入变量，以修正舞动温度作为输出变量，以观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方差最小作为目标函数的神经网络模型；从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其关键影响因子训练所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；输入所述待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子输入训练好的神经网络模型，得到修正舞动温度。相比起现有技术，能快速的温度预测订正计算，可适用于不同地区的温度预测订正。并为舞动预测模型提供更加准确的温度场预测数据，从而提高架空线路舞动预报的准确率。

Multi factor intelligent correction method and system of dancing temperature

【技术实现步骤摘要】
舞动温度的多要素智能修正方法及系统
本专利技术属于电气工程
，具体涉及舞动温度的多要素智能修正方法及系统。
技术介绍
架空线路舞动严重影响冬季电网安全稳定运行，会造成线路频繁跳闸，甚至倒塔断线，大面积舞动还可能引发大范围停电等事故，严重影响了冬季供电安全。开展准确的舞动预测预警工作，可以为提前部署防舞措施，制定电网防舞应急预案提供准确的科学指导。然而舞动受温度、湿度、风速、降水等多种气象因素影响，同时舞动发生对气温预测的准确率要求非常高，仅在零度附近才可能发生舞动。而目前的常规中尺度气象预测模式的预测尺度偏大，普遍为3km左右，同时数值预报模式受初始场的不确定性影响，以及数值预报模式自身局限性影响，系统误差仍然存在。为满足舞动预报对温度精细化预测的要求，亟需提出舞动温度的修正方法，为冬季舞动预报提供技术保障。
技术实现思路
本专利技术提供了舞动温度的多要素智能修正方法及系统，用于解决现有的舞动温度预测误差较大的技术问题。为解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为：一种舞动温度的多要素智能修正本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种舞动温度的多要素智能修正方法，其特征在于，包括以下步骤：/n构建以待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子作为输入变量，以修正舞动温度作为输出变量，以观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方根最小作为目标函数的神经网络模型；/n从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其关键影响因子训练所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；/n输入所述待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子输入训练好的神经网络模型，得到修正舞动温度。/n

【技术特征摘要】
1.一种舞动温度的多要素智能修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
构建以待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子作为输入变量，以修正舞动温度作为输出变量，以观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方根最小作为目标函数的神经网络模型；
从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其关键影响因子训练所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；
输入所述待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子输入训练好的神经网络模型，得到修正舞动温度。


2.根据权利要求1所述的舞动温度的多要素智能修正方法，其特征在于，获取舞动温度的关键影响因子，具体包括以下步骤：
从历史数据中获取观测温度以及与所述观测舞动温度相关的影响因子，所述影响因子包括高空各层温度、地面及高空各层相对湿度、地面10m的风速及高...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨莉，怀晓伟，李丽，徐勋建，郭俊，冯涛，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43