【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网安全，尤其涉及一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法。
技术介绍
1、随着气候变化的加剧，电网覆冰事件频发，给电力系统的安全稳定运行带来了严重威胁，输电线路导线覆冰严重威胁着电网安全运行，覆冰使得导线负荷增大，导致倒杆、倒塌现象，导线不同期脱冰可导致导线舞动、导线断线、导线相间或对地的短路现象，覆冰形成的首要条件是具有可冻结的气温，即环境温度低于0℃，因此在电网覆冰进行预测的时候往往需要基于数值天气预测对覆冰厚度进行预测。
2、当前基于数值天气预报的电网覆冰预测方法多依赖于单一数据源和简单的数理统计模型，基于气象参数的统计分析，较少考虑电网的拓扑结构和运行状态，预测精度和鲁棒性不高。
技术实现思路
1、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。
2、鉴于上述现有一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法存在的问题，提出了本专利技术。
3、因此，本专利技术目的是提供一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其适用于解决依赖于单一数据源和简单的数理统计模型，基于气象参数的统计分析，较少考虑电网的拓扑结构和运行状态，预测精度和鲁棒性不高的问题。
4、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法
5、s1：数据收集与预处理；
6、s2：电网拓扑结构和运行状态数据集成；
7、s3：特征提取与选择；
8、s4；基于人工智能算法构建预测模型公式；
9、s5：预测模型评估与优化；
10、s6：电网覆冰风险评估与预警。
11、作为本专利技术所述一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法的一种优选方案，其中：在步骤所述s1中，其包括以下子步骤：
12、步骤一：收集多源数据，包括数值天气预报数据、气象雷达数据、卫星遥感数据、地面观测数据；
13、步骤二：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、缺失值填充等，确保数据的质量和一致性。
14、作为本专利技术所述一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法的一种优选方案，其中：在步骤所述s2中，其包括以下子步骤：
15、步骤一：收集电网的拓扑结构信息，包括线路长度、导线材料、线路走向等；
16、步骤二：收集电网的运行状态数据，如电流负载、电压水平、线路健康状况等；
17、步骤三：将电网的拓扑结构和运行状态数据整合到预测模型中，以考虑这些因素对电网覆冰风险的影响。
18、作为本专利技术所述一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法的一种优选方案，其中：在步骤所述s3中，其包括以下子步骤：
19、步骤一：从多源数据中提取与电网覆冰相关的特征，如温度、湿度、风速、风向等气象特征，以及电网的拓扑结构和运行状态特征；
20、步骤二：利用特征选择算法对提取的特征进行筛选和优化，选择对预测模型贡献度最大的特征子集。
21、作为本专利技术所述一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法的一种优选方案，其中：在步骤所述s4中，其包括以下子步骤；
22、步骤一：选择合适的人工智能算法作为预测模型的基础；
23、步骤二：利用提取的特征子集训练预测模型，通过不断调整模型的参数和结构，使模型能够学习到数据中的规律和模式；
24、步骤三：在训练过程中，可以采用交叉验证、正则化等技术防止过拟合，提高模型的泛化能力。
25、作为本专利技术所述一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法的一种优选方案，其中：在步骤所述s5中，其包括以下子步骤：
26、步骤一：利用独立的测试数据集对训练好的预测模型进行评估，计算模型的预测精度、召回率、f1值等指标；
27、步骤二：根据评估结果对预测模型进行优化和调整，如调整模型参数、改变网络结构、引入新的特征等；
28、步骤三：重复进行模型的训练和评估过程，直至模型性能达到最优。
29、作为本专利技术所述一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法的一种优选方案，其中：在步骤所述s6中，其包括以下子步骤：
30、步骤一：利用训练好的预测模型对电网的覆冰风险进行评估，计算每个线路段的覆冰概率和严重程度；
31、步骤二：根据评估结果制定相应的预警措施和应急预案，如提前调度电力资源、加强线路巡检等；
32、步骤三：通过可视化界面或移动端应用将预警信息实时推送给相关人员，以便及时采取应对措施。
33、作为本专利技术所述一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法的一种优选方案，其中：所述预测模型公式为：
34、
35、在上述公式中，表示电网覆冰的预测结果，具体指覆冰的程度、概率或者覆冰相关的某个具体数值；n表示预测模型中不同预测因素或特征的数量，如温度、湿度、风速、风向和电压等气象因素，也可以指地理位置、电网线路类型；m表示用于训练预测模型的历史数据点的数量或观测数据的维度；wij代表第j个特征或因素对第i个预测结果的影响程度；aj表示输入特征或因素的具体指，如来自天气预报的气温和湿度；bj用于调整预测结果，使其符合实际情况；σ(.)激活函数，用于引入非线性关系，便于处理复杂的预测问题；l(yij)损失函数，用于衡量预测结果与真实值yij之间的差异，在预测模型公式中，其根据具体需求进行定义；λ超参数，用于控制损失函数在积分中的权重，其需要通过实验或交叉验证来确定其最优值。
36、本专利技术的有益效果：通过集成多源数据与人工智能算法构建覆冰预测模型，并在模型中引入电网的拓扑结构和运行状态信息，提高了预测模型的准确性和鲁棒性，该方法能够更准确地评估电网覆冰的风险和影响，为电力系统的安全稳定运行提供了有力支持。
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1.一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于：在步骤所述S1中，其包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于：在步骤所述S2中，其包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于：在步骤所述S3中，其包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于：在步骤所述S4中，其包括以下子步骤；
6.根据权利要求1所述的一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于：在步骤所述S5中，其包括以下子步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于：在步骤所述S6中，其包括以下子步骤：
8.根据权利要求1所述的一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于：所述预测模型公式为：
【技术特征摘要】
1.一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于：在步骤所述s1中，其包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于：在步骤所述s2中，其包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于数值天气预报的电网覆冰预测方法，其特征在于：在步骤所述s3中，其包括以下子步骤：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：田茂杰，杨国柱，刘伟东，高超，孙诗睿，胡伟，刘宁，孙华敏，刘静茹，马春田，叶子，
申请(专利权)人：国网电力空间技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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