一种基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法包括：收集输电线路数据；根据输电线路数据进行参数化建模，构建输电线路数字孪生模型；数值模拟，构建初步覆冰预测模型；结合数字孪生模型，构建覆冰厚度预测模型

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法


[0001]本专利技术涉及输电线路运维
，具体为一种基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法
。

技术介绍

[0002]随着电力行业的快速发展，输电线路在能源供应中的作用日益重要
。
然而，在冬季，输电线路可能会因为积雪或覆冰而出现故障，这不仅会影响电网的正常运行，还会对电力系统的稳定性和可靠性产生负面影响
。
因此，精确预测输电线路覆冰情况对于保障电力系统的安全稳定运行至关重要
。
[0003]当前，预测输电线路覆冰的方法主要依赖于人工观察和经验，这种方法效率低，准确性不高
。
同时，由于气候变化的影响，覆冰预测的难度也在增加
。
因此，亟需一种新的
、
高效的覆冰预测方法
。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例
。
在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分
、
说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围
。
[0005]鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术
。
[0006]因此，本专利技术解决的技术问题是：如何准确预测输电线路的覆冰厚度，保障电力系统的安全稳定运行
。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法，包括：
[0008]收集输电线路数据；
[0009]根据所述输电线路数据进行参数化建模，构建输电线路数字孪生模型；
[0010]根据所述输电线路数据进行数值模拟，构建初步覆冰预测模型；
[0011]结合数字孪生模型，构建覆冰厚度预测模型
。
[0012]作为本专利技术所述的基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法的一种优选方案，其中：所述输电线路数据，具体为：
[0013]收集输电线路设计资料，还原输电线路真实的三维场景，通过安装在输电线路上的传感器和监测设备，采集输电线路的温度
、
湿度
、
风速和环境参数以及覆冰情况的数据，以历史数据为基础进行模拟，优化预测模型
。
[0014]作为本专利技术所述的基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法的一种优选方案，其中：所述输电线路数字孪生模型，包括：
[0015]导地线建模：利用输电线路设计资料中导线弧垂
、
挂点位置
、
导地线长度
、
导地线直径参数，根据悬链线公式计算生成导地线，其中悬链线方程为：
[0016][0017]最大弧垂计算公式为：
[0018][0019]式中，
f
为电线弧垂，单位为
m
；
β
为高差角，单位为
°
；
x
为电线各点到纵坐标的水平距离，单位为
m
；
y
为电线各点到横坐标轴的垂直高度，单位为
m
；
σ0为电线各点的水平应力，单位为
N/mm2；
r
为电线比载，单位为
N/m*mm2；
l
为档距，单位为
m
；
h
为高差，单位为
m
；
tg
表示正切函数；
sh
表示正弦函数；
ch
表示余弦函数；符号
′
表示转置
。
[0020]作为本专利技术所述的基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法的一种优选方案，其中：所述输电线路数字孪生模型，还包括：建立输电线杆塔模型：根据输电线路数据，获取各个杆塔中心坐标
、
塔高
H、
横担宽度
M、
角钢长度
D
数据，根据塔高
H、
横担宽度
M、
角钢长度
D
求出杆塔所有杆件的面顶点坐标，将顶点坐标依次按照序号存储，以此构建各杆件的顶点位置数组，分割杆件的所有面为三角面片，以顺时结构存储三角形顶点索引号，将所有的三角面片以此结构存储为顶点索引数组，然后将顶点位置数组和顶点索引数组进行三维实体模型构建，并渲染生成杆塔模型，依次对每个顶点进行处理
、
裁剪
、
透视背面剔除
、
光栅化
、
过滤
、
像素处理，得到杆塔数字孪生模型
。
[0021]作为本专利技术所述的基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法的一种优选方案，其中：所述输电线路数字孪生模型，还包括：建立绝缘子及金具模型：从设计资料中提取绝缘子参数，包括型号
ID、
导线分裂数
、
分裂信息
、
串用途
、
串类型
、V
串夹角
、U
串连接长度
、
金具长度
、
联数
、
排列方式
、
绝缘子信息
、
均压环信息
、
接线点信息，根据提取的几何信息
、
连接信息和属性参数构建实体模型
。
[0022]作为本专利技术所述的基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法的一种优选方案，其中：所述输电线路数字孪生模型，还包括：基础建模：从设计资料中提取杆塔基础坐标以及外轮廓尺寸，以基础模型顶面中心为原点，对构成基础的基本图元参数进行描述，将其进行组合，遍历同杆塔组所有的基础模型数据，根据基础模型原点相对杆塔模型原点的空间变换矩阵，建立三维模型
。
[0023]作为本专利技术所述的基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法的一种优选方案，其中：所述初步覆冰预测模型，具体为：
[0024]根据采集输电线路的温度
、
湿度
、
风速和环境参数以及覆冰情况的历史数据，结合数字孪生模型进行覆冰模拟，构建初步的预测模型；
[0025]对数据进行噪声处理，构建历史数据库；
[0026]对数据进行归一化处理，统一数据量纲；
[0027]基于历史数据构建初步的预测模型，假设覆冰厚度为
P、
环境温度为
X1、
环境湿度为
X2、
风速为
X3，由于输电线路覆冰厚度与环境温度
、
环境湿度
、
风速之间存在相关关系，基于此建立回归模型
:
[0028]P
＝
β0+
β1X1+
β2X2+
β3X3+
ε
i
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法，其特征在于，包括：收集输电线路数据；根据所述输电线路数据进行参数化建模，构建输电线路数字孪生模型；根据所述输电线路数据进行数值模拟，构建初步覆冰预测模型；结合数字孪生模型，构建覆冰厚度预测模型
。2.
如权利要求1所述的基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法，其特征在于：所述输电线路数据，具体为：收集输电线路设计资料，还原输电线路真实的三维场景，通过安装在输电线路上的传感器和监测设备，采集输电线路的温度
、
湿度
、
风速和环境参数以及覆冰情况的数据，以历史数据为基础进行模拟，优化预测模型
。3.
如权利要求2所述的基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法，其特征在于：所述输电线路数字孪生模型，包括：导地线建模：利用输电线路设计资料中导线弧垂
、
挂点位置
、
导地线长度
、
导地线直径参数，根据悬链线公式计算生成导地线，其中悬链线方程为：最大弧垂计算公式为：式中，
f
为电线弧垂，单位为
m
；
β
为高差角，单位为
°
；
x
为电线各点到纵坐标的水平距离，单位为
m
；
y
为电线各点到横坐标轴的垂直高度，单位为
m
；
σ0为电线各点的水平应力，单位为
N/mm2；
r
为电线比载，单位为
N/m*mm2；
l
为档距，单位为
m
；
h
为高差，单位为
m
；
tg
表示正切函数；
sh
表示正弦函数；
ch
表示余弦函数；符号
′
表示转置
。4.
如权利要求3所述的基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法，其特征在于，所述输电线路数字孪生模型，还包括：建立输电线杆塔模型：根据输电线路数据，获取各个杆塔中心坐标
、
塔高
H、
横担宽度
M、
角钢长度
D
数据，根据塔高
H、
横担宽度
M、
角钢长度
D
求出杆塔所有杆件的面顶点坐标，将顶点坐标依次按照序号存储，以此构建各杆件的顶点位置数组，分割杆件的所有面为三角面片，以顺时结构存储三角形顶点索引号，将所有的三角面片以此结构存储为顶点索引数组，然后将顶点位置数组和顶点索引数组进行三维实体模型构建，并渲染生成杆塔模型，依次对每个顶点进行处理
、
裁剪
、
透视背面剔除
、
光栅化
、
过滤
、
像素处理，得到杆塔数字孪生模型
。5.
如权利要求4所述的基于数字孪生技术的输电线路覆冰厚度预测方法，其特征在于，所述输电线路数字孪生模型，还包括：建立绝缘子及金具模型：从设...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄欢，张义钊，吴建蓉，刘丹丹，彭赤，毛先胤，曾华荣，邹雕，杨旗，张露松，吴瑀，吕乾勇，范强，牛唯，陈沛龙，杨柳青，张啟黎，刘奇，余江顺，唐煊阳，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：