一种基于支持向量回归的全介质自承式光缆导线弧垂计算优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于支持向量回归的全介质自承式光缆导线弧垂计算优化方法，针对现有抛物线法和悬链线法两种方法导线弧垂估计不精确的问题，本方法通过大量历史巡检数据，对支持向量回归模型进行训练，进而得到精确的周边环境参数与弧垂修正量之间的支持向量机模型。实际应用时，可根据传感元器件获取相关周围环境参数，计算得出弧垂计算修正量，提高导线弧垂估计精度，确保线路运行状态良好。确保线路运行状态良好。确保线路运行状态良好。

【技术实现步骤摘要】
一种基于支持向量回归的全介质自承式光缆导线弧垂计算优化方法


[0001]本专利技术涉及光缆架设领域，尤其涉及一种基于支持向量回归的全介质自承式(ADSS)光缆导线弧垂计算优化方法。

技术介绍

[0002]导线弧垂指的是导线悬挂曲线上任意点到两侧悬挂点连线的垂直距离。由物理力学知识可知，弧垂大小与导线所受应力成反比，与档距平方成反比。导线应力与导线自重及外界载荷相关。估算导线弧垂可确定线路交叉跨越安全距离，进而为杆塔高度估计提供一定先验知识。
[0003]当前计算导线弧垂主要有抛物线法和悬链线法两种算法，抛物线法和悬链线法从力学分析角度对导线弧垂进行受力分析，可提供具备一定精度的弧垂计算结果，但精度有一定限制。
[0004]实际工程现场中，弧垂除了应力及档距等因素外，与导线垂直环境风速、导线所处环境温度、日照强度、导线表面空气层运动粘度、导线表面空气层传热系数、导线表面平均温升、导线辐射散热功率、导线对流散热功率、导线日照吸热功率等众多因素息息相关。
[0005]如何提高弧垂计算结果的精度是急于解决的技术问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术针对
技术介绍
中存在的问题，提出了一种基于支持向量回归的全介质自承式光缆导线弧垂计算优化方法，它包括以下步骤：
[0007]S1、数据采集，获得原始采集数据X
all
＝[Y
1 ... Y
n
]，Y
i
表示第i组采集到的数据；
[0008]S2、数据清洗，进行数据异常值检测及筛选；
[0009]S3、数据预处理，获得样本数据集X
′
all
＝[Y
′
1 ... Y
′
n
]T
，Y
i
'表示预处理后的第i组数据；
[0010]S4、模型设计，带松弛变量的支持向量回归机模型为：
[0011][0012]s.t.
[0013]f(Y
i
′
)
‑△
z
i
≤ε+ξ
i
[0014][0015][0016]f(x)表示为其中，w和b为模型参数，为松弛变量，C为正则化常数，为拉格朗日乘子参数，κ(x,Y
i
′
)＝φ(x)φ(Y
i
′
)为核函数，φ(
·
)表示核函数映射函数；ε不敏感损失函数；n为数据样本组数；
[0017]弧垂矫正参数弧垂矫正参数表示由悬链线法所得弧垂挂算结果，z
i
表示由第i组数据Y
i
'对应的弧垂数据；
[0018]S5、模型训练，将样本数据集X
′
all
＝[Y
′
1 ... Y
′
n
]T
以及每一组样本数据Y
i
′
所对应弧垂数据z
i
输入S4所设计的支持向量回归机模型中训练，获得模型参数w和b；
[0019]S6、使用模型进行弧垂优化：
[0020]通过悬链线法获取弧垂挂算结果
[0021]通过设置的传感器获取原始采集数据，将原始采集数据输入至S5所得参数模型中得到弧垂矫正参数
△
z
i
；
[0022]弧垂优化结果
[0023]具体的，S1和S6中，原始采集数据的种类包括：导线所处位置i处环境风速、导线所处位置i处环境温度、导线所处位置i处日照强度、导线表面i处空气层运动粘度、导线表面i处平均温升、导线i处辐射散热功率、导线i处对流散热功率、导线i处日照吸热功率、导线表面i处空气层传热系数。
[0024]优选的，S2中，基于t检验进行异常数据检测，步骤为：
[0025]将全部原始采集样本数据视为服从正态分布整体，计算总体原始采集数据的期望和标准差S
Y
，将可疑样本Y
i
作为样本总量为1的总体，若其与其余总体间无显著性差异，则其与原始采集数据同属于一个总体，t检验统计量为：
[0026][0027]若统计量k
i
大于相应置信度下t检验临界值，将Y
i
判定为异常值。
[0028]优选的，S2中，判断为异常值后，将异常值剔除实现异常值进行修正。
[0029]优选的，S2中，判断为异常值后，通过线性插值算法进行异常值数据修正。
[0030]优选的，S3中，数据预处理包括：数据规范化和主成分分析。
[0031]具体的，通过Min
‑
Max标准化进行数据规范化操作，Min
‑
Max标准化的转换函数如下
[0032][0033]其中x
max
表示样本数据各对应元素数据最大值，x
min
表示样本数据最小值。
[0034]本专利技术的有益效果
[0035]ADSS光缆导线弧垂的精准估计对确保光缆运行状态良好，有效保证其与交跨物间的安全距离，具有重要意义。基于本专利技术提出的方案，可根据传感元器件获取相关周围环境参数，计算得出弧垂计算修正量，提高导线弧垂估计精度，确保线路运行状态良好。
附图说明
[0036]图1为本专利技术的方法流程图
[0037]图2为本专利技术的场景示意图
具体实施方式
[0038]下面结合实施例对本专利技术作进一步说明，但本专利技术的保护范围不限于此：
[0039]本专利提出一种基于支持向量回归的光缆弧垂计算优化方法。结合图1，所提方法
内容及步骤如下：
[0040]1、数据采集
[0041]数据采集阶段，由人工巡线方式完成，通过无人机携带相应测量元器件，测量导线所处位置环境风速、导线所处位置环境温度、导线所处位置日照强度、导线表面空气层运动粘度、导线表面平均温升、导线辐射散热功率、导线对流散热功率、导线日照吸热功率、导线表面空气层传热系数诸多数据，导线实际弧垂，作为原始采集数据，为下一步数据预处理做准备。
[0042]设原始采集数据为X
all
＝[Y
1 ... Y
n
]，其中Y
i
(1≤i≤n)表示第i组采集到的数据，其中每一个数据Y
i
对应一个导线弧垂真实数据z
i
。可表示为
[0043][0044]其中
[0045]‑
导线所处位置i处环境风速
[0046]t
i
‑
导线所处位置i处环境温度
[0047]d
i
‑
导线所处位置i处日照强度
[0048]p
i
‑
导线表面i处空气层运动粘度
[0049]△
t
i
‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量回归的全介质自承式光缆导线弧垂计算优化方法，其特征在于它包括以下步骤：S1、数据采集，获得原始采集数据X
all
＝[Y1...Y
n
]，Y
i
表示第i组采集到的数据；S2、数据清洗，进行数据异常值检测及筛选；S3、数据预处理，获得样本数据集X
′
all
＝[Y
′1...Y
′
n
]
T
，Y
i
'表示预处理后的第i组数据；S4、模型设计，带松弛变量的支持向量回归机模型为：s.t.f(Y
′
i
)
‑△
z
i
≤ε+ξ
ii
f(x)表示为其中，w和b为模型参数，ξ
i
,为松弛变量，C为正则化常数，α
i
,为拉格朗日乘子参数，κ(x,Y
′
i
)＝φ(x)φ(Y
′
i
)为核函数，φ(
·
)表示核函数映射函数；ε不敏感损失函数；n为数据样本组数；弧垂矫正参数弧垂矫正参数表示由悬链线法所得弧垂挂算结果，z
i
表示由第i组数据Y
i
'对应的弧垂数据；S5、模型训练，将样本数据集X
′
all
＝[Y
′1...Y
′
n
]
T
以及每一组样本数据Y
i
′
所对应弧垂数据z
i
输入S4所设计的支持向...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔小红，石伟伟，蒋陵，管翰林，王驭扬，张灿，
申请(专利权)人：江苏量为石科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：