【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于输电线路，具体涉及一种输电线路冰跳高度预测方法及应用。
技术介绍
1、输电线路覆冰和脱冰时，会导致各相导线之间、导线与地线之间的距离小于电气绝缘间隙，从而引发相间闪络、跳闸、电线烧断等电气事故，严重威胁线路的安全运行。
2、现有计算输电线路冰跳高度的手段主要有有限元数值模拟方法以及公式计算。其中有限元数值模拟方法需要对输电线路的杆塔、导线、金具等结构进行建模，再进行逐步迭代计算，该过程前处理建模阶段较复杂，针对复杂模型计算时间也很长，效率极其低下；而现有计算冰跳高度的公式有：(1)、h＝1.82δf；(2)、h＝m(2－l/1000)δf，其中，h是冰跳高度、δf是导线脱冰前后的弧垂差、m是考虑导线部分脱冰引入的常数，在整档脱冰时取1.0、l是线路档距。由于上述两公式均仅适用于覆冰厚度小于50mm的覆冰工况，而特重冰区的预计冰厚范围为60mm～80mm，利用两公式来计算特重冰区下导线冰跳高度存在以下问题：
3、1、公式利用的数据没有包含特重覆冰范围下的数值模拟结果，且导线和地线初始张力较小，其在脱冰过程中几何大变形明显，该冰跳高度公式计算误差较大；
4、2、特重冰区输电线路多采用孤立档(即档数为1的输电线路)，导线脱冰后的振动形态可能出现多半波，最大冰跳高度不一定出现在档中点；
5、3、由于导线和地线的初始弧垂不同，导线和地线在初始状态以及覆冰后的静力平衡状态并不平行，导线脱冰后振动过程中导线与地线之间的最小间隙并不一定出现在导线冰跳高度最大点。
6、以上
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术所要解决的技术问题就是提供一种输电线路冰跳高度预测方法，它基于大样本数值仿真计算结果，结合机器学习算法，构建一种简单高效的冰跳高度预测模型，并得到预测冰跳高度的包络线，提高冰跳高度测算的准确性。本专利技术还提供一种该方法的应用。
2、本专利技术所要解决的技术问题是通过这样的技术方案实现的，它包括以下步骤：
3、步骤1、构造样本数据集
4、以线路的档距、高差比、覆冰厚度、脱冰率和风速作为输入量，以冰跳高度包络线数据集为输出量，将获得的样本数据集划分为训练集和测试集；
5、步骤2、训练冰跳高度预测模型
6、基于bp神经网络算法，构建输电线路冰跳高度预测模型，利用训练集的数据训练获得预测模型；
7、步骤3、测试冰跳高度预测模型
8、利用测试集的数据对训练好的冰跳高度预测模型的泛化能力进行测试；
9、步骤4、使用冰跳高度预测模型预测冰跳高度以及包络线。
10、所述输电线路冰跳高度预测方法应用于计算杆塔塔头绝缘间隙。
11、本专利技术的优点是：
12、1、本专利技术给出的冰跳高度包络线可精确描述特重冰区输电线路脱冰动力响应特征，进一步完善了塔头绝缘间隙设计方法；
13、2、本专利技术给出的基于bp神经网络算法的特重冰区输电线路冰跳高度预测模型，预测精度高，泛化能力强，使用便捷、高效，精度满足工程设计要求；
14、3、因特重冰区覆冰厚度大，导线初始张力小和绝缘子串长，导线脱冰后位移较大且几何非线性较强，预测模型充分学习了不同参数组合下的复杂非线性关系，可以准确预测特重冰区导线冰跳高度，用于计算杆塔绝缘间隙；
15、4、有限元数值模拟复杂的建模和计算过程需要耗费数个小时，而利用本专利技术预测特重冰区导线冰跳高度包络线不到1秒的时间，效率大幅提升，且预测快速准确，极大方便了工程人员的使用和设计，同时可进一步为输电线路脱冰动力响应预警和预测提供技术手段。
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1.一种输电线路冰跳高度预测方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的输电线路冰跳高度预测方法，其特征是：在步骤1中，所述包络线横坐标为X/L，X为沿档各点坐标，L为档距，纵坐标为冰跳高度。
3.根据权利要求2所述的输电线路冰跳高度预测方法，其特征是：在步骤3中，所述冰跳高度预测模型的泛化能力测试为：在同一导线位置上，以横坐标为冰跳高度的有限元数值模拟计算值，以纵坐标为预测模型在测试集上的预测值，以系数R2评价预测模型。
4.权利要求1-3所述的输电线路冰跳高度预测方法应用于计算杆塔塔头绝缘间隙。
【技术特征摘要】
1.一种输电线路冰跳高度预测方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的输电线路冰跳高度预测方法，其特征是：在步骤1中，所述包络线横坐标为x/l，x为沿档各点坐标，l为档距，纵坐标为冰跳高度。
3.根据权利要求2所述的输电线路冰跳高度预测方...
【专利技术属性】
技术研发人员：董松昭，周鑫睿，闫建兴，高英博，王炜，严波，盛尊华，吴晓锋，王延杰，张立光，梁培松，薛腾磊，黄涛，李占岭，
申请(专利权)人：中国电建集团河北省电力勘测设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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