CN111507538A - 一种用于发电厂站的地磁感应电流gic预测的方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种用于发电厂站的地磁感应电流GIC预测的方法，采用位于日地引力平衡点L1点的ACE卫星太阳风实时参数，通过BP神经网络模型，实现提前一小时预测地磁暴地磁扰动数据，再结合高风险厂站GIC计算模型，可实现快速、实时提前一小时预测电网高风险厂站GIC量值，能为电力系统运行调度和检修维护部门制定地磁暴防灾减灾策略提供重要参考依据。

Description

一种用于发电厂站的地磁感应电流GIC预测的方法
技术领域
本发明属于电力领域，具体涉及一种用于发电厂站的地磁感应电流GIC的预测方法，用于地磁暴电网事故的预防减灾。
背景技术
太阳活动引起地球磁场的变化称为地磁暴。地磁暴在电网中引发的地磁感应电流(geomagnetically induced currents，GIC)会对电网的安全稳定运行造成威胁。随着我国未来电网的建设发展，GIC对电网安全稳定运行带来的风险也越来越大。预测地磁暴电网事故中高风险厂站的GIC，是避免和减轻地磁暴电网灾害的经济、有效的手段。对电网GIC的预测方法已有研究报道，但都是基于历史地磁暴数据的物理法或统计法的预测方法研究，基于历史数据的预测方法不能供防灾应用。提供一种可用于地磁暴电网事故高风险厂站，对电网GIC进行提前预测的方法已经非常迫切了。
发明目的
本发明的目的是提供一种用于发电厂站的地磁感应电流GIC预测的方法，能够减轻或避免GIC对电力系统运行造成的不良影响，减小经济损失。具体来说，本发明采用位于日地引力平衡点L1点的的ACE卫星太阳风实时参数，通过BP神经网络模型，实现提前一小时预测地磁暴地磁扰动数据，再结合高风险厂站GIC计算模型，即可实现快速、实时提前一小时预测电网高风险厂站GIC量值，弥补了现有预测方法的不足。本发明提前一小时提供的地磁暴电网事故高风险厂站GIC预测值，能为电力系统运行调度和检修维护部门制定地磁暴防灾减灾策略提供重要参考依据。
发明内容
本发明提供了一种用于发电厂站的地磁感应电流GIC预测的方法，，包括以下步骤：
步骤1：根据地磁台的实测地磁暴地磁扰动数据，以及对应时段的位于日地引力平衡点L1点的ACE卫星太阳风参数，采用BP神经网络模型，拟合太阳风参数与地磁扰动的非线性关系，实现提前一小时预测地磁暴地磁扰动数据；
步骤2：基于地磁暴地磁扰动数据，建立高风险厂站GIC计算模型，采用平面波法和大地分层电导率模型，计算感应地电场；再结合电网结构和参数，计算出地磁暴发生时电网各节点的GIC，将GIC量值最大的节点确定为地磁暴电网事故高风险厂站；
步骤3：将步骤1的地磁暴地磁扰动预测数据与步骤2的高风险厂站GIC计算模型结合起来，建立地磁暴电网事故高风险厂站GIC预测模型；向预测模型输入实时太阳风参数，得到提前一小时预测地磁暴电网事故高风险厂站GIC量值。
附图说明
图1是本发明所述GIC预测方法的流程图。
图2是本发明实施例中地磁场南北向变化量dBx的预测值和实测值对比图。
图3是本发明实施例中东西向变化量dBy的预测值和实测值对比图。
具体实施方式
以下结合附图具体阐述本发明所述的一种用于发电厂站的地磁感应电流GIC预测的方法的具体实施方式。
图1是本发明所述GIC预测方法的流程图。
步骤1的主要内容是根据位于日地引力平衡点L1点的ACE卫星太阳风参数，结合BP神经网络模型，实现提前一小时预测地磁暴地磁扰动数据。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，能逼近任意非线性函数。以蒙东电网为例，距离蒙东电网最近并且能够获得地磁扰动数据的地磁台是北京地磁台，因此选择2004-2015年Dst指数最小值≤-100nT且北京地磁台实测GMD数据有效的共29次强地磁暴事件，为了统一时间分辨率,并且满足计算电网GIC需要高分辨率地磁扰动数据的要求,本发明以5min的时间窗口对所有参数进行了平均处理。
为了实现GIC实时预测效果，本发明选取的都是可以获得实时数据的太阳风参数。这些太阳风参数来源于美国NASA的OMNIWeb公开数据库(https://omniweb.gsfc.nasa.gov)，包括以下六种：
|B|是行星际磁场总强度，单位为nT；
By是行星际磁场z分量，单位为nT；
Bz是行星际磁场z分量，单位为nT；
v是太阳风速度，速度为km/s；
ρ是太阳风质子密度，单位为n/cc.
考虑地磁暴的物理机制和太阳风与IMF对地球磁层环境的持续影响，BP神经网络模型的太阳风参数输入集选择如表1所示：
表1 BP神经网络模型的太阳风参数输入集
参量 时间间隔 分辨率 个数
|B| 2h 5min 24
By 2h 5min 24
Bz 2h 5min 24
v 2h 5min 24
ρ 2h 5min 24
考虑太阳风能量从L1点传递到地球以及磁层响应的时间，BP神经网络模型的输出集为1h后地磁场南北向变化量(dBx)和东西向变化量(dBy)。
预测效果如图2和图3所示。dBx的相关系数达到0.98，dBy的相关系数达到0.80。可见预测效果较好，同时计算速度快，满足实时预测的需求。
步骤2的主要内容是基于地磁暴地磁扰动数据，建立高风险厂站GIC计算模型。考虑大地电性构造的影响，建立分层大地电导率模型，采用平面波法，可计算得到感应地电场；再根据电网结构与参数，可计算得到地磁暴发生时电网各节点的GIC，由GIC大小即可判断出地磁暴电网事故高风险厂站。
步骤3的主要内容是将地磁暴地磁扰动预测数据输入到GIC计算模型中去，建立高风险厂站GIC预测模型。在预测模型中输入实时太阳风参数，即可实现提前一小时预测电网地磁暴事故高风险厂站GIC。实时太阳风参数可从美国空间天气预报中心获取(https://www.swpc.noaa.gov)。
发明的效果
1、本发明利用太阳风参数，结合BP神经网络模型，可以实时预测未来一小时的地磁暴地磁扰动数据，解决了从地磁台获取地磁扰动数据的滞后问题，同时具有较高的预测精度和计算速度。
2、本发明明确了GIC预测对象是高风险厂站，充分考虑了大地电性构造和电网结构对GIC的影响，使得预测对象更明确，预测效果更具针对性。
3、本发明可以实时预测未来一小时的地磁暴电网事故高风险厂站GIC，为电力系统运行调度和检修维护部门制定地磁暴防灾减灾策略提供重要参考依据，减小经济损失。

Claims (3)

1.一种用于发电厂站的地磁感应电流GIC预测的方法，包括以下步骤：
步骤1：根据地磁台的实测地磁暴地磁扰动数据，以及对应时段的位于日地引力平衡点L1点的ACE卫星太阳风参数，采用BP神经网络模型，拟合太阳风参数与地磁扰动的非线性关系，实现提前一小时预测地磁暴地磁扰动数据；
步骤2：基于地磁暴地磁扰动数据，建立高风险厂站GIC计算模型，采用平面波法和大地分层电导率模型，计算感应地电场；再结合电网结构和参数，计算出地磁暴发生时电网各节点的GIC，将GIC量值最大的节点确定为地磁暴电网事故高风险厂站；
步骤3：将步骤1的地磁暴地磁扰动预测数据与步骤2的高风险厂站GIC计算模型结合起来，建立地磁暴电网事故高风险厂站GIC预测模型；向预测模型输入实时太阳风参数，得到提前一小时预测地磁暴电网事故高风险厂站GIC量值。
2.如权利要求1所述的一种用于发电厂站的地磁感应电流GIC预测的方法，其中，步骤1中所述的太阳风参数包括：
行星际磁场总强度|B|，单位为nT；
行星际磁场y分量By，单位为nT；
行星际磁场z分量Bz，单位为nT；
太阳风速度v，速度为km/s；
太阳风质子密度ρ，单位为n/cc。
3.如权利要求1所述的一种用于发电厂站的地磁感应电流GIC预测的方法，其中，步骤3中所述的实时太阳风参数从美国空间天气预报中心获取。
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