CN110929808A - 舞动温度的多要素智能修正方法及系统 - Google Patents

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李丽
徐勋建
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Abstract

本发明公开了舞动温度的多要素智能修正方法及系统，通过构建以待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子作为输入变量，以修正舞动温度作为输出变量，以观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方差最小作为目标函数的神经网络模型；从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其关键影响因子训练所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；输入所述待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子输入训练好的神经网络模型，得到修正舞动温度。相比起现有技术，能快速的温度预测订正计算，可适用于不同地区的温度预测订正。并为舞动预测模型提供更加准确的温度场预测数据，从而提高架空线路舞动预报的准确率。

Description

舞动温度的多要素智能修正方法及系统
技术领域
本发明属于电气工程技术领域，具体涉及舞动温度的多要素智能修正方法及系统。
背景技术
架空线路舞动严重影响冬季电网安全稳定运行，会造成线路频繁跳闸，甚至倒塔断线，大面积舞动还可能引发大范围停电等事故，严重影响了冬季供电安全。开展准确的舞动预测预警工作，可以为提前部署防舞措施，制定电网防舞应急预案提供准确的科学指导。
然而舞动受温度、湿度、风速、降水等多种气象因素影响，同时舞动发生对气温预测的准确率要求非常高，仅在零度附近才可能发生舞动。而目前的常规中尺度气象预测模式的预测尺度偏大，普遍为3km左右，同时数值预报模式受初始场的不确定性影响，以及数值预报模式自身局限性影响，系统误差仍然存在。为满足舞动预报对温度精细化预测的要求，亟需提出舞动温度的修正方法，为冬季舞动预报提供技术保障。
发明内容
本发明提供了舞动温度的多要素智能修正方法及系统，用于解决现有的舞动温度预测误差较大的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种舞动温度的多要素智能修正方法，包括以下步骤：
构建以待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子作为输入变量，以修正舞动温度作为输出变量，以观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方差最小作为目标函数的神经网络模型；
从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其关键影响因子训练所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；
输入所述待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子输入训练好的神经网络模型，得到修正舞动温度。
优选的，获取舞动温度的关键影响因子，具体包括以下步骤：
从历史数据中获取观测温度以及与所述观测舞动温度相关的影响因子，所述影响因子包括高空各层温度、地面及高空各层相对湿度、地面10m风速及高空各层风速、3h变压等温度影响因子。
分别计算各个影响因子与所述观测温度的相关性系数，并根据所述相关性系数从高到底对所述影响因子进行排序，选却排序靠前N的N个影响因子作为关键影响因子。
优选的，所述目标函数为：
Figure BDA0002312073840000021
其中，RMSE表示观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方差，n为从历史数据获取的温度预测记录样本总数，所述Gi为第i条温度预测记录的观测舞动温度，Yi为第i条温度预测记录的预测舞动温度,差值均方差的大小直接决定预报精度。
一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一所述方法的步骤。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过构建以待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子作为输入变量，以修正舞动温度作为输出变量，以观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方差最小作为目标函数的神经网络模型；从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其关键影响因子训练所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；输入所述待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子输入训练好的神经网络模型，得到修正舞动温度。相比起现有技术，能快速的温度预测订正计算，可适用于不同地区的温度预测订正。并为舞动预测模型提供更加准确的温度场预测数据，从而提高架空线路舞动预报的准确率。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。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是本发明舞动温度的多要素智能修正方法的流程图；
图2是本发明优选实施例中的舞动温度的多要素智能修正方法的流程图。
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。
实施例一：
如图1所示，本实施中公开了一种舞动温度的多要素智能修正方法，包括以下步骤：
构建以待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子作为输入变量，以修正舞动温度作为输出变量，以观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方差最小作为目标函数的神经网络模型；
从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其关键影响因子训练所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；
输入所述待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子输入训练好的神经网络模型，得到修正舞动温度。
此外，在本实施例中，还公开了一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一所述方法的步骤。
本发明通过构建以待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子作为输入变量，以修正舞动温度作为输出变量，以观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方差最小作为目标函数的神经网络模型；从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其关键影响因子训练所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；输入所述待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子输入训练好的神经网络模型，得到修正舞动温度。相比起现有技术，能快速的温度预测订正计算，可适用于不同地区的温度预测订正。并为舞动预测模型提供更加准确的温度场预测数据，从而提高架空线路舞动预报的准确率。
实施例二：
实施例二是实施例一的优选实施例，其与实施例一的不同之处在于，对舞动温度的多要素智能修正方法的具体步骤进行了细化，如图2所示，具体包括：
(1)获取数据集。获取架空线路舞动时期历史的模式输出2m温度及对应时刻的2m温度观测值，以及高空各层温度、地面及高空各层相对湿度、地面10m风速及高空各层风速、3h变压等温度影响因子。
(2)确定误差比较标准。即以预报温度与观测温度的差值均方差作为误差计算方法，即目标函数：
Figure BDA0002312073840000041
其中，RMSE表示观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方差，n为从历史数据获取的温度预测记录样本总数，所述Gi为第i条温度预测记录的观测舞动温度，Yi为第i条温度预测记录的预测舞动温度,差值均方差的大小直接决定预报精度。
(3)形成聚类分析的点集。从历史数据中获取从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其相关的影响因子，并构建温度预测记录：
Figure BDA0002312073840000043
Figure BDA0002312073840000044
i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，其中Si为第温度预测记录，n为温度场的影响因子个数，m为历史温度预测和观测数据长度，Gi为第i条温度预测记录的温度观测值，Yi为第i条温度预测记录的温度预测值,
Figure BDA0002312073840000042
为第i条温度预测和观测数据记录的第j个温度影响因素预测值；
(4)关键变量优选。通过对温度预测记录中的观测舞动温度与各影响因子分别进行相关性计算，并根据所述相关性系数从高到底对所述影响因子进行排序，选却排序靠前N的N个影响因子作为关键影响因子，在本实施例中，N取值为10,即取相关系数较大的前十项作为温度预测关键影响因子。
(5)构建并训练RBF(径向基函数)神经网络气温预测模型。以(4)中筛选出的温度关键影响因子作为输入变量，以修正舞动温度作为输出变量，以观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方差最小作为目标函数，并从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其关键影响因子训练训练RBF神经网络参数，并对径向基函数扩展速度参数(spread)进行调参，直至RSME达到最小，得到训练好的神经网络模型。
(6)开展舞动温度场多要素智能修正预测计算。采用(5)中训练好的RBF神经网络气温预测模型，采用预测的各关键影响要素对预测因素进行修正，得到修正后的更准确的温度预报。
综上所述，本发明针对目前舞动温度场模式预报结果存在受初始场以及自身局限性影响存在系统性误差，难以满足舞动对温度场预测精度要求高的问题，提供一种舞动温度场多要素智能修正方法。该方法可适用于架空输电线路舞动温度场精细化预报，提高输电线路舞动预测预警的准确率，原理清晰，操作方便，实用性强。即通过构建以待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子作为输入变量，以修正舞动温度作为输出变量，以观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方差最小作为目标函数的神经网络模型；从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其关键影响因子训练所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；输入所述待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子输入训练好的神经网络模型，得到修正舞动温度。相比起现有技术，能快速的温度预测订正计算，可适用于不同地区的温度预测订正。并为舞动预测模型提供更加准确的温度场预测数据，从而提高架空线路舞动预报的准确率。
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 (4)

1.一种舞动温度的多要素智能修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
构建以待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子作为输入变量，以修正舞动温度作为输出变量，以观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方根最小作为目标函数的神经网络模型；
从历史数据获取并用预测舞动温度、对应的观测舞动温度及其关键影响因子训练所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；
输入所述待修正的预测舞动温度对应的关键影响因子输入训练好的神经网络模型，得到修正舞动温度。
2.根据权利要求1所述的舞动温度的多要素智能修正方法，其特征在于，获取舞动温度的关键影响因子，具体包括以下步骤：
从历史数据中获取观测温度以及与所述观测舞动温度相关的影响因子，所述影响因子包括高空各层温度、地面及高空各层相对湿度、地面10m的风速及高空各层风速、3h的变压；
分别计算各个影响因子与所述观测温度的相关性系数，并根据所述相关性系数从高到底对所述影响因子进行排序，选却排序靠前N的N个影响因子作为关键影响因子。
3.根据权利要求2所述的舞动温度的多要素智能修正方法，其特征在于，所述目标函数为：
Figure FDA0002312073830000011
其中，RMSE表示观测舞动温度与预测舞动温度的差值均方根，n为从历史数据获取的温度预测记录样本总数，所述Gi为第i条温度预测记录的观测舞动温度，Yi为第i条温度预测记录的预测舞动温度,差值均方差的大小直接决定预报精度。
4.一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至3任一所述方法的步骤。
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