基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法技术

本发明专利技术提供的一种基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法，包括以下步骤：S1.采集绝缘子污闪事故数据，绝缘子污闪事故数据包括历史污闪事故信息以及发生污闪事故时的气象数据；S2.对采集的历史污闪事故信息和气象数据进行预处理；S3.构建支持向量机模型，并将步骤S2中预处理后的数据输入至支持向量机模型中对支持向量机模型进行训练；S4.对训练完成的支持向量机模型进行参数优化，建立全局最优预测模型；S5.实时采集绝缘子所处环境的气象数据，并将气象数据输入至全局最优预测模型中进行处理判断绝缘子是否存在污闪风险，如是，则进行预警，从而能够有效保证预测的准确性，而且降低环境干扰，为绝缘子污闪事故的预测、处理措施的制定提供准确的数据支持。处理措施的制定提供准确的数据支持。处理措施的制定提供准确的数据支持。

【技术实现步骤摘要】
基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法


[0001]本专利技术涉及一种电力预警方法，尤其涉及一种基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法。

技术介绍

[0002]输电线路绝缘子串污闪是造成高压线路停电重要原因之一，绝缘子串污闪是指由于大气污染物在绝缘子表面积累到一定程度，在潮湿的条件下，绝缘子表面绝缘强度下降，使得泄漏电流增加，当绝缘子表面泄漏电流达到一定值后，即出现闪络现象，绝缘子串闪络后直接导致高压线路供电中断，而输电线路停电则会严重影响工业生产和人民生活，因此，对于绝缘子防污闪时输电线路的极为重要的工作。
[0003]现有技术中，对于绝缘子是否会污闪通过人工监测的方式，即人工巡检，判断积污等，这种方式则存在漏检、效率低，并且存在严重的安全隐患；随着技术的发展，人们逐渐提出了一些基于在线监测预警的方式，即通过现有的传感器来监测绝缘子的泄露电流是否达到预警值，从而来进行污闪判断以及预警，但是，这种方式当监测到绝缘子泄露电流达到污闪阈值时，这是已经发生了污闪，并非是预测，而且即使监测值没有达到污闪阈值，由于外界的干扰往往已经发生了污闪，或者是监测的泄漏电流值达到污闪了，但是事实上并没污闪，而是由于外界的雷电流等引起，从而存在误报，当然，还有一种方式通过图像检测绝缘子表面的积污情况，但是，由于拍摄角度以及光线条件，这种方式也并不能做到对绝缘子的污闪预测的准确性。
[0004]因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供的一种基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法，对于已经发生污闪事故的绝缘子的相关参数对支持向量机进行训练，然后基于实时采集的目标绝缘子的相关参数输入至支持向量机中进行预测处理，从而能够有效保证预测的准确性，而且降低环境干扰，为绝缘子污闪事故的预测、处理措施的制定提供准确的数据支持。
[0006]本专利技术提供的一种基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法，包括以下步骤：
[0007]S1.采集绝缘子污闪事故数据，绝缘子污闪事故数据包括历史污闪事故信息以及发生污闪事故时的气象数据；
[0008]S2.对采集的历史污闪事故信息和气象数据进行预处理；
[0009]S3.构建支持向量机模型，并将步骤S2中预处理后的数据输入至支持向量机模型中对支持向量机模型进行训练；
[0010]S4.对训练完成的支持向量机模型进行参数优化，建立全局最优预测模型；
[0011]S5.实时采集绝缘子所处环境的气象数据，并将气象数据输入至全局最优预测模
型中进行处理判断绝缘子是否存在污闪风险，如是，则进行预警。
[0012]进一步，所述历史污闪事故信息包括事故绝缘子所属杆塔电压等级、事故绝缘子串数、事故绝缘子污秽等级、事故污秽等级采集时间与污闪事故发生时间间隔、事故绝缘子所属污区等级、事故绝缘子型号、事故绝缘子所属杆塔经纬度。
[0013]进一步，所述气象数据包括绝缘子所属区域内的温度、湿度、降雨量以及大气气溶胶浓度。
[0014]进一步，步骤S2中，绝缘子污闪事故数据预处理包括：
[0015]S21.对绝缘子污闪事故数据进行清洗处理，删除重复数据；
[0016]S22.对进行清洗处理后的绝缘子污闪事故数据采用埃米尔特插值法对缺失的数据进行平滑处理；
[0017]S23.对平滑处理后的数据进行归一化处理。
[0018]进一步，对支持向量机模型进行训练包括：
[0019]S31.初始化支持向量机参数惩罚因子c和核函数参数g；
[0020]S32.构建分类决策函数：
[0021][0022]其中：m
i
∈R
n
,n
i
∈{
‑
1,1},i＝1,2,
…
,n，m
i
是第i个特征向量，n
i
是m
i
对应的类标记，d
i
为拉格朗日乘子，e为截距；
[0023]S33.构建的分类决策函数的核函数K：
[0024]其中，m
c
为核函数的中心；
[0025]S34.将归一化处理后的数据输入至支持向量机中进行训练；
[0026]S35.设置最大迭代次数，并采用蚁群算法对参数惩罚因子c和核函数参数g进行全局寻优，并判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，如是，则当前支持向量机模型为最优预测模型，如否，则返回步骤31。
[0027]本专利技术的有益效果：通过本专利技术，对于已经发生污闪事故的绝缘子的相关参数对支持向量机进行训练，然后基于实时采集的目标绝缘子的相关参数输入至支持向量机中进行预测处理，从而能够有效保证预测的准确性，而且降低环境干扰，为绝缘子污闪事故的预测、处理措施的制定提供准确的数据支持。
附图说明
[0028]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步描述：
[0029]图1为本专利技术的流程图。
具体实施方式
[0030]以下进一步对本专利技术做出详细说明：
[0031]本专利技术提供的一种基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法，包括以下步骤：
[0032]S1.采集绝缘子污闪事故数据，绝缘子污闪事故数据包括历史污闪事故信息以及发生污闪事故时的气象数据；
[0033]S2.对采集的历史污闪事故信息和气象数据进行预处理；
[0034]S3.构建支持向量机模型，并将步骤S2中预处理后的数据输入至支持向量机模型中对支持向量机模型进行训练；
[0035]S4.对训练完成的支持向量机模型进行参数优化，建立全局最优预测模型；
[0036]S5.实时采集绝缘子所处环境的气象数据，并将气象数据输入至全局最优预测模型中进行处理判断绝缘子是否存在污闪风险，如是，则进行预警，通过上述方法，对于已经发生污闪事故的绝缘子的相关参数对支持向量机进行训练，然后基于实时采集的目标绝缘子的相关参数输入至支持向量机中进行预测处理，从而能够有效保证预测的准确性，而且降低环境干扰，为绝缘子污闪事故的预测、处理措施的制定提供准确的数据支持。
[0037]本实施例中，所述历史污闪事故信息包括事故绝缘子所属杆塔电压等级、事故绝缘子串数、事故绝缘子污秽等级、事故污秽等级采集时间与污闪事故发生时间间隔、事故绝缘子所属污区等级、事故绝缘子型号、事故绝缘子所属杆塔经纬度。
[0038]所述气象数据包括绝缘子所属区域内的温度、湿度、降雨量以及大气气溶胶浓度；通过上述参数，确保最终预测结果的准确性。
[0039]本实施例中，步骤S2中，绝缘子污闪事故数据预处理包括：
[0040]S21.对绝缘子污闪事故数据进行清洗处理，删除重复数据；
[0041]S22.对进行清洗处理后的绝缘子污闪事故数据采用埃米尔特插值法对缺失的数据进行平滑处理；具体为：
[0042]埃尔米特插值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.采集绝缘子污闪事故数据，绝缘子污闪事故数据包括历史污闪事故信息以及发生污闪事故时的气象数据；S2.对采集的历史污闪事故信息和气象数据进行预处理；S3.构建支持向量机模型，并将步骤S2中预处理后的数据输入至支持向量机模型中对支持向量机模型进行训练；S4.对训练完成的支持向量机模型进行参数优化，建立全局最优预测模型；S5.实时采集绝缘子所处环境的气象数据，并将气象数据输入至全局最优预测模型中进行处理判断绝缘子是否存在污闪风险，如是，则进行预警。2.根据权利要求1所述基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法，其特征在于：所述历史污闪事故信息包括事故绝缘子所属杆塔电压等级、事故绝缘子串数、事故绝缘子污秽等级、事故污秽等级采集时间与污闪事故发生时间间隔、事故绝缘子所属污区等级、事故绝缘子型号、事故绝缘子所属杆塔经纬度。3.根据权利要求1所述基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法，其特征在于：所述气象数据包括绝缘子所属区域内的温度、湿度、降雨量以及大气气溶胶浓度。4.根据权利要求1所述基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法，其特征在于：步骤S2中，绝缘子污闪事故数据预处理包括：S21.对绝缘子污闪事...

【专利技术属性】
技术研发人员：全浩，郑华龙，耿艳旭，张志劲，黄飞，林永健，石习双，罗朝宇，李成，韦保荣，陈树平，刘振华，莫厚鑫，韦海，李洪文，朱张华，丁琦，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司梧州局，
类型：发明
国别省市：