CN106203839A - 输电线路舞动影响关键因素辨识方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种输电线路舞动影响关键因素辨识方法及系统，以提高输电线路覆冰舞动预测精度。该方法包括：获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个潜在关键因子；建立各潜在关键因子与输电线路舞动之间的线性回归方程，计算出各线性回归方程的误差，并确定误差最小的线性回归方程为基准回归方程；从剩余潜在关键因子中择取第二潜在关键因子调整所述基准回归方程，当调整后的基准回归方程的误差小于或等于调整前的基准回归方程的误差时，确定调整后的基准回归方程为新的基准回归方程；否则不予更新；依此类推，直至遍历完所有潜在关键因子，最终得到的基准回归方程中包含的潜在关键因子即为输电线路舞动影响关键因子。
Description
技术领域
本发明涉及电气工程技术领域，尤其涉及一种输电线路舞动影响关键因素辨识方法及系统。
背景技术
输电线路在冬季易遭受覆冰灾害的威胁，在地形、气象、线路走向等多种因素的综合作用，输电线路易发生覆冰舞动现象。输电线路舞动易导致线路跳闸、导线断股、金具螺栓松动，当发生大范围输电线路覆冰舞动时，甚至会导致电网大面积停电，严重影响大电网安全稳定运行。由于不同地域和不同气象条件下输电线路舞动特性存在较大差异，不同条件下的输电线路舞动影响关键要素各不相同。因此，需要研究一种通用的输电线路舞动影响关键要素分析方法。
发明内容
本发明目的在于提供一种输电线路舞动影响关键因素辨识方法及系统，为输电线路舞动预测建模提供重要的理论依据，提高输电线路覆冰舞动预测精度，为提前部署输电线路防舞措施争取宝贵的时间。
为实现上述目的，本发明提供了一种输电线路舞动影响关键因素辨识方法，包括：
获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个潜在关键因子；
建立各潜在关键因子与输电线路舞动之间的线性回归方程，计算出各线性回归方程的误差，并确定误差最小的线性回归方程为基准回归方程，该基准回归方程所对应的潜在关键因子为第一潜在关键因子；
从剩余潜在关键因子中择取第二潜在关键因子调整所述基准回归方程，当调整后的基准回归方程的误差小于或等于调整前的基准回归方程的误差时，确定调整后的基准回归方程为新的基准回归方程，并将该新的基准回归方程所对应的误差设为新的基准误差；若调整后的基准回归方程的误差大于调整前的基准回归方程的误差时，则不予更新；依此类推，直至遍历完所有潜在关键因子，最终得到的基准回归方程中包含的潜在关键因子即为输电线路舞动影响关键因子。
为实现上述目的，本发明提供了一种输电线路舞动影响关键因素辨识系统，包括：
第一模块，用于获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个潜在关键因子；
第二模块，用于建立各潜在关键因子与输电线路舞动之间的线性回归方程，计算出各线性回归方程的误差，并确定误差最小的线性回归方程为基准回归方程，该基准回归方程所对应的潜在关键因子为第一潜在关键因子；
第三模块，用于从剩余潜在关键因子中择取第二潜在关键因子调整所述基准回归方程，当调整后的基准回归方程的误差小于或等于调整前的基准回归方程的误差时，确定调整后的基准回归方程为新的基准回归方程，并将该新的基准回归方程所对应的误差设为新的基准误差；若调整后的基准回归方程的误差大于调整前的基准回归方程的误差时，则不予更新；依此类推，直至遍历完所有潜在关键因子，最终得到的基准回归方程中包含的潜在关键因子即为输电线路舞动影响关键因子。
本发明公开的上述方法及系统，具有以下有益效果：
1)、原理清晰，操作方便，具有很高的实用价值；
2)、可适用于所有不同区域和不同气象条件输电线路舞动关键因子辨识；
3)、可有效提高输电线路舞动关键因子辨识的准确度，对输电线路舞动预测建模具有重要指导作用。
可选的，上述获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个潜在关键因子包括：获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个待确定因子数据；计算各待确定因袭与电路舞动数据之间的相关系数；筛选出相关系数高于设定阈值的潜在关键因子。
可选的，上述待确定因子数据包括与电路舞动数据相对应的地形、线路走向、风速、风向、气温、气压、湿度、降水、覆冰不均匀程度、覆冰厚度中的任意因子或任意组合。
下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明优选实施例公开的输电线路舞动影响关键因素辨识方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例1：
本实施例公开一种输电线路舞动影响关键因素辨识方法，包括以下步骤，
(1)、获取某省级电网的输电线路舞动数据以及与之相对应地形、线路走向、风速、风向、气温、气压、湿度、降水、覆冰不均匀程度、覆冰厚度等因子的数据。
(2)、分别计算地形因子Fe、线路走向因子Fd、风速因子Fws、风向因子Fwd、气温因子Ft、气压因子Fp、湿度因子Fm、降水因子Fr、覆冰不均匀程度因子Fn、覆冰厚度因子Fc等与输电线路舞动的相关系数为Re＝0.21、Rd＝0.52、Rws＝0.25、Rwd＝0.42、Rt＝0.13、Rp＝0.02、Rm＝0.03、Rr＝0.12、Rn＝0.66、Rc＝-0.38。
(3)、设定一个相关系数阈值T＝0.3，若某一因子与舞动的相关系数绝对值高于阈值，则认为该因子是输电线路舞动的潜在关键因子，进而得到输电线路舞动的潜在关键因子集合P＝{Fd，Fwd，Fn，Fc}。
(4)、针对步骤(3)获得的潜在关键因子集合P，优选输电线路舞动影响关键因子，具体步骤如下：
(4.1)、首先利用4个潜在关键因子Fi与输电线路舞动建立线性回归方程，计算各回归方程的误差分别为0.33、0.37、0.25、0.45；
(4.2)、步骤(4.1)中误差Ei最小对应的潜在关键因子覆冰不均匀程度因子Fn即为优选的第一个输电线路舞动关键因子，其与舞动建立的回归方程定为基准回归方程，对应基准回归方程的误差为Eb＝0.25；
(4.3)、在步骤(4.2)中的基准回归方程中增加一个不同的潜在关键因子线路走向因子Fj，并建立与输电线路舞动的线性回归方程，同时计算回归方程误差为Ej＝0.26，由于Ej＞Eb，因此，线路走向因子Fd不能作为该省输电线路关键影响因子；
(4.4)、在基准回归方程中增加一个不同的潜在关键因子线路风向因子Fwd，并建立与输电线路舞动的线性回归方程，同时计算回归方程误差为Ej＝0.24，由于Ej＜Eb，因此，线路风向因子Fwd为该省输电线路关键影响因子，同时更新基准回归方程包含覆冰不均匀程度因子Fn和线路风向因子Fwd，并更新基准回归方程误差Eb＝0.22。
(4.5)、在基准回归方程中增加一个不同的潜在关键因子覆冰厚度因子Fc，并建立与输电线路舞动的线性回归方程，同时计算回归方程误差为Ej＝0.29，由于Ej＞Eb，因此，覆冰厚度因子Fc不能作为该省输电线路关键影响因子。
(4.6)、最终得到的基准回归方程中包含的潜在关键因子覆冰不均匀程度因子Fn和线路风向因子Fwd即为该省输电线路舞动影响关键因子。
实施例2：
在上述实施例1的基础上，本领域的技术人员应当理解：本发明公开的输电线路舞动影响关键因素辨识方法，可以浓缩成下述步骤，如图1所示，具体包括：
步骤S1、获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个潜在关键因子。
步骤S2、建立各潜在关键因子与输电线路舞动之间的线性回归方程，计算出各线性回归方程的误差，并确定误差最小的线性回归方程为基准回归方程，该基准回归方程所对应的潜在关键因子为第一潜在关键因子。
步骤S3、从剩余潜在关键因子中择取第二潜在关键因子调整所述基准回归方程，当调整后的基准回归方程的误差小于或等于调整前的基准回归方程的误差时，确定调整后的基准回归方程为新的基准回归方程，并将该新的基准回归方程所对应的误差设为新的基准误差；若调整后的基准回归方程的误差大于调整前的基准回归方程的误差时，则不予更新；依此类推，直至遍历完所有潜在关键因子，最终得到的基准回归方程中包含的潜在关键因子即为输电线路舞动影响关键因子。
实施例3：
与上述方法相对应的，本实施例提供了一种输电线路舞动影响关键因素辨识系统，包括：
第一模块，用于获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个潜在关键因子；
第二模块，用于建立各潜在关键因子与输电线路舞动之间的线性回归方程，计算出各线性回归方程的误差，并确定误差最小的线性回归方程为基准回归方程，该基准回归方程所对应的潜在关键因子为第一潜在关键因子；
第三模块，用于从剩余潜在关键因子中择取第二潜在关键因子调整所述基准回归方程，当调整后的基准回归方程的误差小于或等于调整前的基准回归方程的误差时，确定调整后的基准回归方程为新的基准回归方程，并将该新的基准回归方程所对应的误差设为新的基准误差；若调整后的基准回归方程的误差大于调整前的基准回归方程的误差时，则不予更新；依此类推，直至遍历完所有潜在关键因子，最终得到的基准回归方程中包含的潜在关键因子即为输电线路舞动影响关键因子。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种输电线路舞动影响关键因素辨识方法，其特征在于，包括：
获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个潜在关键因子；
建立各潜在关键因子与输电线路舞动之间的线性回归方程，计算出各线性回归方程的误差，并确定误差最小的线性回归方程为基准回归方程，该基准回归方程所对应的潜在关键因子为第一潜在关键因子；
从剩余潜在关键因子中择取第二潜在关键因子调整所述基准回归方程，当调整后的基准回归方程的误差小于或等于调整前的基准回归方程的误差时，确定调整后的基准回归方程为新的基准回归方程，并将该新的基准回归方程所对应的误差设为新的基准误差；若调整后的基准回归方程的误差大于调整前的基准回归方程的误差时，则不予更新；依此类推，直至遍历完所有潜在关键因子，最终得到的基准回归方程中包含的潜在关键因子即为输电线路舞动影响关键因子。
2.根据权利要求1所述的输电线路舞动影响关键因素辨识方法，其特征在于，所述获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个潜在关键因子包括：
获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个待确定因子数据；
计算各待确定因袭与电路舞动数据之间的相关系数；
筛选出相关系数高于设定阈值的潜在关键因子。
3.根据权利要求1或2所述的输电线路舞动影响关键因素辨识方法，其特征在于，所述待确定因子数据包括与电路舞动数据相对应的地形、线路走向、风速、风向、气温、气压、湿度、降水、覆冰不均匀程度、覆冰厚度中的任意因子或任意组合。
4.一种输电线路舞动影响关键因素辨识系统，其特征在于，包括：
第一模块，用于获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个潜在关键因子；
第二模块，用于建立各潜在关键因子与输电线路舞动之间的线性回归方程，计算出各线性回归方程的误差，并确定误差最小的线性回归方程为基准回归方程，该基准回归方程所对应的潜在关键因子为第一潜在关键因子；
第三模块，用于从剩余潜在关键因子中择取第二潜在关键因子调整所述基准回归方程，当调整后的基准回归方程的误差小于或等于调整前的基准回归方程的误差时，确定调整后的基准回归方程为新的基准回归方程，并将该新的基准回归方程所对应的误差设为新的基准误差；若调整后的基准回归方程的误差大于调整前的基准回归方程的误差时，则不予更新；依此类推，直至遍历完所有潜在关键因子，最终得到的基准回归方程中包含的潜在关键因子即为输电线路舞动影响关键因子。
5.根据权利要求4所述的输电线路舞动影响关键因素辨识系统，其特征在于，所述第一模块包括：
子模块一、用于获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个待确定因子数据；
子模块二、用于计算各待确定因袭与电路舞动数据之间的相关系数并筛选出相关系数高于设定阈值的潜在关键因子。
6.根据权利要求4或5所述的输电线路舞动影响关键因素辨识系统，其特征在于，所述待确定因子数据包括与电路舞动数据相对应的地形、线路走向、风速、风向、气温、气压、湿度、降水、覆冰不均匀程度、覆冰厚度中的任意因子或任意组合。
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