输电线路气象灾害故障的时间分布特征的拟合方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种输电线路气象灾害故障的时间分布特征的拟合方法及系统，该方法包括：以历史同期某一地区输电线路跳闸次数逐月分布为对象，分别统计不同月份下输电线路气象灾害故障率的频率分布；并对其不同月份下输电线路气象灾害故障率的频率分布进行云变换拟合，得到相应的多个正态云模型；通过多个正态云模型，采用云模型的跃升方法，分别计算综合云概念的期望值、熵值及幅度系数，拟合输电线路气象灾害的故障率分布。本发明专利技术可建立全年纵向时间方向的故障率分布函数，得到时间相依的故障率数学模型，用以反映不同地区、不同电压等级、不同气象环境下的输电线路故障时间分布规律，实现对电网灾害与气象灾害的全景分析。

Fitting method and system of time distribution characteristics of meteorological disasters in transmission lines

【技术实现步骤摘要】
输电线路气象灾害故障的时间分布特征的拟合方法及系统
本专利技术涉及输电线路防护
，尤其涉及一种基于云模型的输电线路气象灾害故障的时间分布特征的拟合方法及系统。
技术介绍
输电线路网络遍布中国各地，具有点多、线长、面广等特点。当前，大部分输电设备位于荒郊野外，所处区域地形地貌差异很大，天气变化多端，自然灾害严重。大风、冰灾、暴雨等极端气象灾害在短时间内会造成多条输电线路故障，加上电网潮流转移诱发继电保护装置不正确动作，会加速线路连锁跳闸，甚至引发大面积停电事故。因此，准确认识气象灾害对输电线路作用的规律，充分利用气象预报数据做好架空输电线路的故障风险预警，已经成为电网调度运行、运维检修和应急抢险等工作所亟需的支撑手段。输电线路故障率是随时间变化的，且不同地区由于其地理位置和输电网络布局的差异，也具有不同的故障率时间分布特性。因此在得到历史同期各月故障率基础上，若能模拟得到全年故障率的时间变化特性，则可以用于电网运行与检修策略的制定。但电网具有春夏秋冬四季分明的气候特点，输电线故障逐月时间分布通常具有峰-谷-峰-谷特性，难以仅通过调节本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种输电线路气象灾害故障的时间分布特征的拟合方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：以历史同期某一地区输电线路跳闸次数逐月分布为对象，分别统计不同月份下输电线路气象灾害故障率的频率分布；/nS2：并对其不同月份下输电线路气象灾害故障率的频率分布进行云变换拟合，得到相应的多个正态云模型；/nS3：通过多个正态云模型，采用云模型的跃升方法，分别计算综合云概念的期望值、熵值及幅度系数，拟合输电线路气象灾害的故障率分布。/n

【技术特征摘要】
1.一种输电线路气象灾害故障的时间分布特征的拟合方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：以历史同期某一地区输电线路跳闸次数逐月分布为对象，分别统计不同月份下输电线路气象灾害故障率的频率分布；
S2：并对其不同月份下输电线路气象灾害故障率的频率分布进行云变换拟合，得到相应的多个正态云模型；
S3：通过多个正态云模型，采用云模型的跃升方法，分别计算综合云概念的期望值、熵值及幅度系数，拟合输电线路气象灾害的故障率分布。


2.根据权利要求1所述的输电线路气象灾害故障的时间分布特征的拟合方法，其特征在于，所述步骤S1，包括：
获取气象灾害故障率序列频率分布：将所在区域的输电线路气象灾害故障率序列按月分成12个区间，分别统计落在每个月的个数，求取第k个月线路跳闸时间序列ΔPk的频率分布，得到输电线路气象灾害故障率的频率分布函数f(x)。


3.根据权利要求1所述的输电线路气象灾害故障的时间分布特征的拟合方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：
对于给定输电线路逐月故障率时间序列的频率分布函数f(x)，采用基于峰值的云变换算法，其数学表达式为：



式中ri为幅度系数；K为生成的离散概念的个数；C(Exi,Eni,Hei)为变换后的其中一个云模型；
将论域上输电线路逐月故障率数据的频率分布函数视为若干具有正态分布的云模型的叠加，由此可得到：






其中ε为事先定义的可允许最大误差；fi(x)为基于正态云的概率密度期望函数，即频率分布函数f(x)的各个云模型的分布函数。


4.根据权利要求3所述的输电线路气象灾害故障的时间分布特征的拟合方法，其特征在于，所述步骤S2中基于峰值的云变换算法，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：章国勇，李波，罗晶，周秀冬，何立夫，
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