直流输电线路合成电场实测数据的离群值判别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种直流输电线路合成电场实测数据的离群值判别方法及装置。其中，方法包括：根据获取的实测数据序列中可疑值的出现时间，从所述实测数据序列中选取建模数据集；在所述建模数据集为非平稳系列时，采用指数平滑法对所述非平稳系列进行建模，得到指数平滑模型，并计算所述指数平滑模型的第一预测区间；对所述非平稳系列进行差分平稳化处理，基于差分平稳化处理得到的差分后序列进行第一ARIMA模型的建模，并计算所述第一ARIMA模型的第二预测区间；基于所述第一预测区间和所述第二预测区间，确定目标预测区间；对比所述目标预测区间和所述可疑值，并根据比对的结果判断所述可疑值是否为离群值。所述可疑值是否为离群值。所述可疑值是否为离群值。

【技术实现步骤摘要】
直流输电线路合成电场实测数据的离群值判别方法及装置


[0001]本专利技术涉及直流输电电磁环境测量和评价
，并且更具体地，涉及一种直流输电线路合成电场实测数据的离群值判别方法及装置。

技术介绍

[0002]大力开发新能源和清洁能源大规模远距离输送是保证当前双碳背景下“30
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60”目标实现的重要环节。高压直流输电由于具有损耗小、节省输电走廊等优势，是我国当前重点发展的大规模远距离电力外送的方式。高压直流输电在输送清洁能源的同时，由于电压达百万伏、电流达数千安，也会带来直流合成电场、离子流和电晕噪声等环境影响，其中直流合成电场是公众最为关心的环境影响因子。
[0003]直流线路合成电场源自导线在直流电场下的空气电晕，其产生机理复杂，受电压等级、杆塔对地高度、天气状况、导线表面状况等多种因素显著影响，随着监测时间的推移，环境状况发生改变，导致实测合成电场结果随着时间变化而变化，有时甚至波动较大。基于上述现象，我国标准对合成电场制定了相关统计限值要求，直流输电线路建设前需对合成电场进行预测以满足限值要求。GB39220
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2020《直流输电工程合成电场限值及其监测方法》指出：对于每个环境监测点至少监测30min，监测时间段内等时间间隔采样，至少记录100个数据，环境中合成电场强度E
95
的限值为 25kV/m、E
80
的限值为15kV/m，其中E
95
、E
80
分别表示95％、80％的测量时间内测量数据绝对值小于等于E
95
、E
80
。由于受系统误差、环境变化、人为操作等诸多因素的影响，实测过程中可能出现可疑的异常极端值(离群值)，导致现场实测数据的有效性难以判别。
[0004]实测数据有效性分析属于试验科学范畴，通常从两个方面考虑：首先，若存在理论解，则可根据理论结果对实测数据加以判断；否则从数理统计分析角度进行处理。首先从理论求解的角度来看，国内外大量学者基于气体放电理论对合成电场的理论预测进行了研究，提出了包括半解析法、半经验公式法和数值计算方法等大量预测方法，但是诸如温湿度、风速、空气质量等诸多环境影响因素往往交织在一起对地面合成电场产生显著影响，难以采用理论进行解析，目前预测方法忽略了某些重要因素或者采用了一定的理想边界条件假设进行简化分析，计算结果给出的是一个固定值，无法预测存在波动现象的实测结果，不能判断实测结果的有效性。其次，基于数理统计分析的试验数据有效性分析方面也有大量成果，通常在实测值服从正态分布的前提下，若已知实测值的标准差，可采用奈尔(Nair) 检验，若实测值标准差未知，可选择Grubbs检验、t
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检验、Dixon检验、偏度—峰度检验等方法对实测的离群值进行检验。在未知实测值分布的条件下，典型的有五数概括法和Walsh检验等等。但是统计学方法针对的数据集通常是对一个物理量的重复观测，重复观测过程中的影响因素不应有变化，才能保证其波动程度不至于过大，而合成电场往往受外界天气环境条件的变化而显著变化，外界因素不可避免发生变化，导致实测值出现较大幅度的波动，但这些波动并非异常的离群值，于是统计学方法失效。
[0005]上述提到了两种技术方案：一是基于预测的方法，二是基于统计分析的方法。基于
预测的方法而言，其理论难度在于尚无法全部地采用理论描述实际导线的电晕放电现象的影响的因素和规律，且各个影响因素之间的影响往往交织在一起错综复杂，因此无法定量给出实测波动结果的理论预测，也就无从对实测数据的有效性进行验证。对于基于统计分析方法而言，其针对的数据集应该是在平稳的外界条件下获得的，不应该存在较大波动，也无法对直流输电线路合成实测数据的有效性进行验证。因此，这两种方案均不能很好地解决目前无法对直流输电线路合成电场实测数据的有效性进行验证的问题。
[0006]针对目前无法对直流输电线路合成电场实测数据的有效性进行验证的缺陷，亟需一种解决方案。

技术实现思路

[0007]针对现有技术中存在的无法对直流输电线路合成电场实测数据的有效性进行验证的技术问题，本专利技术提供一种直流输电线路合成电场实测数据的离群值判别方法及装置。
[0008]根据本专利技术的一个方面，提供了一种直流输电线路合成电场实测数据的离群值判别方法，包括：
[0009]根据获取的实测数据序列中可疑值的出现时间，从所述实测数据序列中选取建模数据集；
[0010]在所述建模数据集为非平稳系列时，采用指数平滑法对所述非平稳系列进行建模，得到指数平滑模型，并计算所述指数平滑模型的第一预测区间；
[0011]对所述非平稳系列进行差分平稳化处理，基于差分平稳化处理得到的差分后序列进行第一ARIMA模型的建模，并计算所述第一ARIMA模型的第二预测区间；
[0012]基于所述第一预测区间和所述第二预测区间，确定目标预测区间；
[0013]对比所述目标预测区间和所述可疑值，并根据比对的结果判断所述可疑值是否为离群值。
[0014]可选地，采用指数平滑法对所述非平稳系列进行建模之前，该方法还包括：对所述建模数据集进行平稳性检验。
[0015]可选地，采用指数平滑法对所述非平稳系列进行建模，得到指数平滑模型，包括：
[0016]分别采用单指数模型、双指数模型和三指数模型对所述非平稳系列进行建模，得到三个候选指数平滑模型；
[0017]比较所述三个候选指数平滑模型的拟合残差平方和；
[0018]根据比较的结果，选取所述三个候选指数平滑模型中拟合残差平方和最小的候选指数平滑模型，得到所述指数平滑模型。
[0019]可选地，计算所述指数平滑模型的第一预测区间，包括：根据所述指数平滑模型对所述非平稳系列的下一刻数据进行预测，确定预设置信度的预测区间，作为所述第一预测区间。
[0020]可选地，基于差分平稳化处理得到的差分后序列进行第一ARIMA模型的建模之前，该方法还包括：对差分平稳化处理得到的差分后序列进行平稳性检验和白噪声检验。
[0021]可选地，基于差分平稳化处理得到的差分后序列进行第一ARIMA模型的建模，包括：
[0022]在差分平稳化处理得到的差分后序列为平稳非白噪声序列时，基于所述差分后序列在不同阶数下差分得到的数据组合建立不同的第一候选 ARIMA模型；
[0023]针对不同的第一候选ARIMA模型计算相应的赤池信息准则函数值；
[0024]选择使赤池信息准则函数值达到最小的第一候选ARIMA模型作为第一备选拟合模型；
[0025]计算所述第一备选拟合模型的第一残差系列的平方残差的Q统计量；
[0026]在所述第一残差系列的平方残差的Q统计量大于预设阈值时，将所述第一备选拟合模型确定为所述第一ARIMA模型。
[0027]可选地，该方法还包括：
[0028]在所述建模数据集为平稳系列时，对所述平稳系列进行白噪声检本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种直流输电线路合成电场实测数据的离群值判别方法，其特征在于，包括：根据获取的实测数据序列中可疑值的出现时间，从所述实测数据序列中选取建模数据集；在所述建模数据集为非平稳系列时，采用指数平滑法对所述非平稳系列进行建模，得到指数平滑模型，并计算所述指数平滑模型的第一预测区间；对所述非平稳系列进行差分平稳化处理，基于差分平稳化处理得到的差分后序列进行第一ARIMA模型的建模，并计算所述第一ARIMA模型的第二预测区间；基于所述第一预测区间和所述第二预测区间，确定目标预测区间；对比所述目标预测区间和所述可疑值，并根据比对的结果判断所述可疑值是否为离群值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用指数平滑法对所述非平稳系列进行建模之前，还包括：对所述建模数据集进行平稳性检验。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用指数平滑法对所述非平稳系列进行建模，得到指数平滑模型，包括：分别采用单指数模型、双指数模型和三指数模型对所述非平稳系列进行建模，得到三个候选指数平滑模型；比较所述三个候选指数平滑模型的拟合残差平方和；根据比较的结果，选取所述三个候选指数平滑模型中拟合残差平方和最小的候选指数平滑模型，作为所述指数平滑模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算所述指数平滑模型的第一预测区间，包括：根据所述指数平滑模型对所述非平稳系列的下一刻数据进行预测，确定预设置信度的预测区间，作为所述第一预测区间。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于差分平稳化处理得到的差分后序列进行第一ARIMA模型的建模之前，还包括：对差分平稳化处理得到的差分后序列进行平稳性检验和白噪声检验。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于差分平稳化处理得到的差分后序列进行第一ARIMA模型的建模，包括：在差分平稳化处理得到的差分后序列为平稳非白噪声序列时，基于所述差分后序列在不同阶数下差分得到的数据组合建立不同的第一候选ARIMA模型；针对不同的第一候选ARIMA模型计算相应的赤池信息准则函数值；选择使赤池信息准则函数值达到最小的第一候选ARIMA模型作为第一备选拟合模型；计算所述第一备选拟合模型的第一残差系列的平方残差的Q统计量；在所述第一残差系列的平方残差的Q统计量大于预设阈值时，将所述第一备选拟合模型确定为所述第一ARIMA模型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在所述建模数据集为平稳系列时，对所述平稳系列进行白噪声检验；在所述平稳系列为非白噪声时，基于所述平稳系列进行第二ARIMA模型的建模，并计算所述第二ARIMA模型的预测区间；对比所述第二ARIMA模型的预测区间和所述可疑值，并根据比对的结果判断所述可疑
值是否为离群值。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述平稳系列进行第二ARIMA模型的建模，包括：基于所述平稳系列的不同数据组合建立不同的第二候选ARIMA模型；针对不同的第二候选ARIMA模型计算相应的赤池信息准则函数值；选...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢辉春，张建功，王劲，倪园，干喆渊，张业茂，刘兴发，刘震寰，赵军，王延召，周兵，路遥，李妮，刘健犇，胡静竹，万皓，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：