【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统自动化，尤其涉及输电线路动态增容。
技术介绍
1、随着新能源装机容量不断提升，新能源送出线路潮流频繁波动问题日益严重，因此迫切需要在短期内挖掘输电线路的输电潜力。输电线路传输容量受导线热稳定约束，当散热条件好时允许更高的载流量，输电线路动态增容技术是实时采集线路的环境条件和导线状态信息，在导线温度不过限的情况下，通过载流量限额评估模型动态获取线路最大允许载流量。
2、目前输电线路动态增容技术大多依赖iec、ieee738、摩尔根公式等物理方程，但是输电线路载流量限额与气象条件之间存在很大的不确定性，物理方程很难准确描述这种关系，会导致载流量限额预测出现较大误差，影响输电线路运行安全。
3、采用机器学习方法学习上述关系可以有效提升增容结果准确性，但是机器学习方法需要大量的历史数据。
技术实现思路
1、本专利技术是为了解决输电线路动态增容技术采用物理方程计算载流量限额准确性差，而采用机器学习方法需要采集大量数据的问题，现提供一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法。
2、一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法，具体为：
3、读取预测气象数据，并分别计算预测气象数据标幺值与各类历史气象数据的欧氏距离之和作为类型判断特征值，所述预测气象数据包括预测等效风速、预测环境温度和预测地表太阳辐射；
4、选择类型判断特征值的最小值对应的类别作为预测气象数据所属类型，并将预测气象数据输入至所属类型的机器学习
5、将导线电流与导线温度的关系曲线中允许最大温度所对应的导线电流作为载流量限额，实现输电线路动态增容。
6、进一步的，所述预测等效风速v表达式如下：
7、v＝vsinα，
8、其中，v为预测风速，α为风向与输电线路的夹角。
9、进一步的，第j种类型判断特征值dj的表达式如下：
10、
11、其中，tp和tk分别为预测环境温度标幺值和历史环境温度标幺值，vp和vk分别为预测等效风速标幺值和历史等效风速标幺值，sp和sk分别为预测太阳辐射标幺值和历史太阳辐射标幺值，m为第j种类型历史气象数据的样本总数，k＝1,2,...,m。
12、进一步的，所述各类型的机器学习模型的训练方法如下：
13、采集历史气象数据、历史导线电流和历史导线温度，
14、将同一时刻下的气象数据和导线电流作为输入，将对应时刻下的导线温度作为输出，构建机器学习模型，并利用历史气象数据、历史导线电流和历史导线温度对该机器学习模型进行训练。
15、进一步的，所述机器学习模型的分类方法如下：
16、将历史气象数据按照月份划分为12个大组，再将各大组中的历史气象数据按照昼夜划分为两个小组，共获得24个小组；
17、采用k-均值算法分别对每个小组中的历史气象数据进行聚类，完成历史气象数据的分类；
18、利用每一类历史气象数据对机器学习模型进行训练，获得各类机器学习模型。
19、进一步的，按照昼夜划分历史气象数据的方法为：
20、对于一个大组中的历史气象数据，将地表太阳辐射值连续n小时以上均小于5w/m2的历史气象数据作为夜晚历史气象数据，剩余历史气象数据作为白昼历史气象数据，使得一个大组中的历史气象数据被划分为两个小组，
21、其中n根据实际应用地区的昼夜分布而确定。
22、本专利技术的有益效果如下：
23、本专利技术采用先按月份、昼夜分组，再使用k-均值方法对历史气象数据进行聚类，在聚类的基础上建立输电线路动态增容的机器学习模型的方案。通过聚类提高训练样本的相似度，缓解训练集数据差异过大造成的模型过拟合现象。通过以上方法可取代现有技术中采用的将采集气象数据代入热平衡方程计算的方案，可有效提高输电线路动态增容结果准确性。
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1.一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法，其特征在于，具体为：
2.根据权利要求1所述的一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法，其特征在于，所述预测等效风速V表达式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法，其特征在于，第j种类型判断特征值dj的表达式如下：
4.根据权利要求1、2或3所述的一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法，其特征在于，所述各类型的机器学习模型的训练方法如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法，其特征在于，所述机器学习模型的分类方法如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法，其特征在于，按照昼夜划分历史气象数据的方法为：
【技术特征摘要】
1.一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法，其特征在于，具体为：
2.根据权利要求1所述的一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法，其特征在于，所述预测等效风速v表达式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于气象数据分组聚类的输电线路动态增容方法，其特征在于，第j种类型判断特征值dj的表达式如下：
4.根据权利要求1、2...
【专利技术属性】
技术研发人员：鲁宇，刘元琦，樊瑞华，王博闻，赵博，佘新，张国庆，沈鑫怡，张圆美，马克睿，王凯平，
申请(专利权)人：国网吉林省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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