【技术实现步骤摘要】
本公开涉及电网安全控制，尤其涉及一种基于覆冰厚度动态匹配的输电线路导体覆冰预测方法。
技术介绍
1、输电线路导体覆冰对电网安全稳定运行造成严重威胁，轻则引起闪络跳闸，重则造成断线倒塔引发大面积长时间停电，影响人们正常生产生活。
2、现有的覆冰情况预测有的是通过一线员工到现场观测输电线路导体覆冰情况，根据当前导线覆冰结合覆冰环境与人工经验，预测导线覆冰程度，但是该方法的实际应用场景野外环境艰苦，一线人员通过肉眼或仪器设备观测导线覆冰难度大，观测数据不准确，并且难以覆盖成千上万条输电线路，预测导线覆冰时需要依靠人工经验；有的是通过布置在输电线路上的各类监测设备采集当前导线覆冰信息，根据当前覆冰信息结合人工经验预测导线覆冰增长趋势，但是现有仪器设备经常因为低温高湿和冰雪包裹覆盖而失效，无法提供一线监测信息，并且预测导线覆冰时仍旧需要依靠人工经验；还有是采用数值模拟，仿真分析导线覆冰，但是现有的数值仿真模型未考虑导线覆冰扭转，不够精准，而且模型输入参数的预测也较为复杂。
3、因此，当前技术方案难以高效准确预测输电线路导体的覆冰情况。
4、公开内容
5、本公开提出一种基于覆冰厚度动态匹配的输电线路导体覆冰预测方法、装置、设备，通过根据实时监测的输电线路导体覆冰厚度，与预设数据匹配池内的数据动态匹配，挑选与当前导线覆冰厚度最为符合的输电线路导体覆冰发展数据，基于该数据实现对输电线路导体覆冰厚度的高效准确预测，解决了当前技术方案难以高效准确预测输电线路导体覆冰情况的问题。
6、为解决
7、根据本公开的第一方面，提供了一种基于覆冰厚度动态匹配的输电线路导体覆冰预测方法，该方法包括：
8、获取目标输电线路导体所处的实时覆冰环境参数；
9、将获取的实时覆冰环境参数代入输电线路导体覆冰数值仿真分析模型，得到目标输电线路导体的覆冰情况；
10、以目标起始时间为起点，当前覆冰时间为界限，按照时间步长△t提取覆冰情况中的数据，得到目标输电线路导体对应的覆冰厚度监测矩阵，其中，该目标输电线路导体的直径为d；
11、从预设数据匹配池内，以目标起始时间为起点，当前覆冰时间为界限，按照时间步长△t提取直径为d的n个导线覆冰厚度数据，得到覆冰厚度匹配矩阵；
12、基于覆冰厚度监测矩阵与覆冰厚度匹配矩阵进行匹配，根据匹配结果从预设数据匹配池内匹配多组数据；
13、基于匹配的多组数据对目标输电线路导体的未来覆冰情况进行预测，得到预测数据。
14、在第一方面的一些实现方式中，以目标起始时间为起点，当前覆冰时间为界限，按照时间步长△t提取覆冰情况中的数据，得到目标输电线路导体对应的覆冰厚度监测矩阵，包括：
15、以目标起始时间为起点，当前覆冰时间为界限，按照时间步长△t提取覆冰情况中直径为d的目标输电线路导体实时覆冰厚度监测数据组(x△t,y△t)、(x2△t,y2△t)、(x3△t,y3△t)……(xt,yt),其中，x表示覆冰时间，y表示目标输电线路导体覆冰厚度；
16、基于目标输电线路导体实时覆冰厚度监测数据组，得到当前覆冰时间t内目标输电线路导体覆冰厚度监测矩阵y：
17、y＝|y△t y2△t y3△t … yt| (1)
18、公式(1)中，yi(i＝△t,2△t,3△t,…t)表示覆冰时间为xi时输电线路导体覆冰厚度监测值。
19、在第一方面的一些实现方式中，预设数据匹配池是从覆冰厚度数据库中，选择的直径为d的覆冰数据，预设数据匹配池内数据组数记为n，每一个数据组的数据代表不同覆冰环境下和覆冰时间下直径为d的输电线路导体覆冰情况，每一个数据的覆冰时间为tj(j＝1,2,3…n)；
20、从预设数据匹配池内，以目标起始时间为起点，当前覆冰时间为界限，按照时间步长△t提取直径为d的n个导线覆冰厚度数据，得到覆冰厚度匹配矩阵，包括：
21、在预设数据匹配池内，以目标起始时间为起点，当前覆冰时间t为界限，选择tj＞t的数据组，以时间步长△t提取n(n≤n)个导线覆冰厚度数据，建立覆冰厚度匹配矩阵y：
22、
23、公式(2)中，yilj(i＝△t,2△t,3△t,…t；j＝1,2,3…n)表示覆冰时间为xi时预设数据匹配池内导线第j个数据组内输电线路导体覆冰厚度值。
24、在第一方面的一些实现方式中，基于覆冰厚度监测矩阵与覆冰厚度匹配矩阵进行匹配，根据匹配结果从预设数据匹配池内匹配多组数据，包括：
25、基于覆冰厚度监测矩阵中每个时间点的数据与覆冰厚度匹配矩阵中对应时间点的不同数据做差，并取绝对值；
26、基于绝对值与覆冰厚度匹配矩阵中对应时间点的不同数据的比值确定匹配度矩阵；
27、根据预设阈值对匹配度矩阵进行筛选，得到筛选后的矩阵；
28、根据筛选后的矩阵，从预设数据匹配池内匹配对应的多组数据。
29、在第一方面的一些实现方式中，基于绝对值与覆冰厚度匹配矩阵中对应时间点的不同数据的比值确定匹配度矩阵，满足公式(3)
30、
31、在公式(3)中，yi(i＝△t,2△t,3△t,…t)表示覆冰时间为xi时输电线路导体覆冰厚度监测值，yilj(i＝△t,2△t,3△t,…t；j＝1,2,3…n)表示覆冰时间为xi时预设数据匹配池内导线第j个数据组内输电线路导体覆冰厚度值；
32、确定的匹配度矩阵，满足公式(4)
33、
34、在第一方面的一些实现方式中，根据预设阈值对匹配度矩阵进行筛选，得到筛选后的矩阵，包括：
35、将匹配度矩阵中整列元素值均小于等于预设阈值的数据筛选出来，得到筛选后的矩阵τj，其中，j为矩阵a的列号。
36、在第一方面的一些实现方式中，根据筛选后的矩阵，从预设数据匹配池内匹配对应的多组数据，包括：
37、根据筛选后的矩阵τj在预设数据匹配池中对应ξ组覆冰厚度数据；
38、基于匹配的多组数据对目标输电线路导体的未来覆冰情况进行预测，得到预测数据，包括：
39、以ξ组数据中的最长覆冰时间tmax为界，以时间步长△t计算覆冰时间xi(i＝△t,2△t,3△t,…tmax)下，目标输电线路导体覆冰厚度yxi，满足公式(5)
40、
41、公式(5)中yξi(i＝△t,2△t,3△t,…tmax；j＝1,2,3…ξ),表示第j个数据中，时间为xi时目标输电线路导体覆冰厚度。
42、在第一方面的一些实现方式中，覆冰厚度数据库为不同类型输电线路导体在野外自然覆冰环境中各个覆冰期间，覆冰厚度随时间发展的曲线图数据。
43、根据本公开的第二方面，提供了一种基于覆冰厚度动态匹配的输电线路导体覆冰预测装置，该装置包括：
44、获取模块，用于获取目标本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于覆冰厚度动态匹配的输电线路导体覆冰预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以目标起始时间为起点，当前覆冰时间为界限，按照时间步长△t提取覆冰情况中的数据，得到目标输电线路导体对应的覆冰厚度监测矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设数据匹配池是从覆冰厚度数据库中，选择的直径为D的覆冰数据，预设数据匹配池内数据组数记为N，每一个数据组的数据代表不同覆冰环境下和覆冰时间下直径为D的输电线路导体覆冰情况，每一个数据的覆冰时间为tj(j＝1,2,3…n)；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于覆冰厚度监测矩阵与覆冰厚度匹配矩阵进行匹配，根据匹配结果从预设数据匹配池内匹配多组数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于绝对值与覆冰厚度匹配矩阵中对应时间点的不同数据的比值确定匹配度矩阵，满足公式(3)
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预设阈值对匹配度矩阵进行筛选，得到筛选后的矩阵，包括：
7
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述覆冰厚度数据库为不同类型输电线路导体在野外自然覆冰环境中各个覆冰期间，覆冰厚度随时间发展的曲线图数据。
9.一种基于覆冰厚度动态匹配的输电线路导体覆冰预测装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于覆冰厚度动态匹配的输电线路导体覆冰预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以目标起始时间为起点，当前覆冰时间为界限，按照时间步长△t提取覆冰情况中的数据，得到目标输电线路导体对应的覆冰厚度监测矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设数据匹配池是从覆冰厚度数据库中，选择的直径为d的覆冰数据，预设数据匹配池内数据组数记为n，每一个数据组的数据代表不同覆冰环境下和覆冰时间下直径为d的输电线路导体覆冰情况，每一个数据的覆冰时间为tj(j＝1,2,3…n)；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于覆冰厚度监测矩阵与覆冰厚度匹配矩阵进行匹配，根据匹配结果从预设数据匹配池内匹配多组数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨国林，蒋兴良，张志劲，胡建林，胡琴，李雨泰，郑华龙，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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