一種輸電線路覆冰過(guò)程的微氣象特征提取及定性預(yù)警方法
【專利摘要】一種輸電線路覆冰過(guò)程的微氣象特征提取及定性預(yù)警方法，屬架空輸電線路在線監(jiān)測(cè)【技術(shù)領(lǐng)域】。該方法利用輸電線路覆冰在線監(jiān)測(cè)裝置記錄的歷史數(shù)據(jù)，包括覆冰負(fù)荷數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的微氣象數(shù)據(jù)，基于粒子群聚類方法，提取輸電線路覆冰過(guò)程的微氣象特征。再根據(jù)導(dǎo)線及桿塔的設(shè)計(jì)承載能力制定判決模型，依據(jù)模糊推理FR(Fuzzy Reasoning)推導(dǎo)估計(jì)災(zāi)害發(fā)生的等級(jí)情況，從而進(jìn)行定性預(yù)警。該方法能夠自動(dòng)對(duì)輸電線路覆冰過(guò)程進(jìn)行分類，并提取每一類的微氣象特征信息；能夠?qū)Ω脖撀溥^(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)；能夠通用的、有效的確定覆冰過(guò)程定性預(yù)測(cè)模型(模糊推理)中論域的劃分以及隸屬度函數(shù)參數(shù)的確定，從而克服憑借人工經(jīng)驗(yàn)或手工統(tǒng)計(jì)方法帶來(lái)的不確定性。
【專利說(shuō)明】一種輸電線路覆冰過(guò)程的微氣象特征提取及定性預(yù)警方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬架空輸電線路在線監(jiān)測(cè)【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種輸電線路覆冰過(guò)程微氣象特征提取及定性預(yù)警方法，具體涉及基于微氣象信息的低緯度高海拔地區(qū)輸電線路覆冰災(zāi)害定性分析及預(yù)測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002]我國(guó)的云、貴、川、渝、湘、陜等低緯度高海拔地區(qū)，由于地形地貌復(fù)雜，氣候環(huán)境多變，每年冬季在微地形和微氣候的共同影響下經(jīng)常發(fā)生嚴(yán)重覆冰事故，對(duì)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)及人民的生活造成巨大的危害。因此，如何根據(jù)氣象部門提供的氣象信息預(yù)測(cè)有可能對(duì)輸電線系統(tǒng)造成的覆冰災(zāi)害影響已成為亟需解決的問(wèn)題。
[0003]然而輸電線路覆冰過(guò)程的是一個(gè)高維的非線性時(shí)間序列過(guò)程，具有動(dòng)態(tài)性、不確定性、非線性、高維及突變等特性。不論是基于機(jī)理模型還是統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，其本質(zhì)都是基于解析模型的覆冰預(yù)測(cè)方法。該類模型雖然可以利用微觀氣象信息對(duì)覆冰狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)，但要求解析模型的精確化。而輸電線路覆冰過(guò)程解析模型不易建立，且模型中含有較多的待定參數(shù)和經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，因此在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中無(wú)法滿足不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)的地理和氣候特性，其模型的魯棒性顯然存在問(wèn)題。
[0004]而另一方面，現(xiàn)有的輸電線路覆冰監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中積累了大量的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，例如溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、雨量、氣壓、絕緣子拉力、絕緣子傾斜角及風(fēng)偏角、實(shí)時(shí)覆冰負(fù)荷等數(shù)據(jù)信息，而這些數(shù)據(jù)信息即為現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)氣象因子與輸電線路覆冰過(guò)程模型I/o映射關(guān)系最真實(shí)的反映。因此不少學(xué)者基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的思想，提出了以機(jī)器學(xué)習(xí)為主要方法的覆冰負(fù)荷定量預(yù)測(cè)的智能計(jì)算方法，和以模糊推理為主要方法的覆冰負(fù)荷定性預(yù)測(cè)的智能計(jì)算方法。特別是在覆冰負(fù)荷定性預(yù)測(cè)的智能計(jì)算方法方面，由于其推理判定過(guò)程更接近人類的思考過(guò)程和自然語(yǔ)言，且在工程應(yīng)用中較為容易實(shí)現(xiàn)，因此特別適用于解決覆冰負(fù)荷預(yù)測(cè)的不確定性和多影響因素的綜合性復(fù)雜應(yīng)用問(wèn)題。
[0005]但是在上述文獻(xiàn)中，以模糊推理為主的覆冰負(fù)荷定性預(yù)測(cè)方法，對(duì)隸屬度函數(shù)及模糊語(yǔ)言論域的定義和劃分，主要依靠對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)歷史數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)判定，缺乏一般化的、標(biāo)準(zhǔn)而有效的分析判定方法，且未能對(duì)覆冰脫落階段進(jìn)行預(yù)測(cè)。
[0006]本文提出了基于粒子群聚類算法的輸電線路覆冰過(guò)程微氣象特征提取模型，該模型能夠?qū)Ω脖^(guò)程進(jìn)行定性分析，并提取每個(gè)階段的微觀氣象特征，從而為以模糊推理為主導(dǎo)的覆冰負(fù)荷定性預(yù)測(cè)方法提供建模依據(jù)，并能對(duì)覆冰脫落過(guò)程進(jìn)行較好的預(yù)測(cè)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的在于提供一種輸電線路覆冰過(guò)程微氣象特征提取及定性預(yù)警方法。
[0008]本發(fā)明的一種輸電線路覆冰過(guò)程的微氣象特征提取及定性預(yù)警方法，利用輸電線路覆冰在線監(jiān)測(cè)裝置記錄的歷史數(shù)據(jù)，包括覆冰負(fù)荷數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的微氣象數(shù)據(jù)，基于粒子群聚類方法，提取輸電線路覆冰過(guò)程的微氣象特征，該微氣象特征為該監(jiān)測(cè)點(diǎn)的輸電線路當(dāng)氣象條件達(dá)到何種程度時(shí)無(wú)覆冰、輕微覆冰、中等覆冰、嚴(yán)重覆冰及覆冰脫落；再根據(jù)導(dǎo)線及桿塔的設(shè)計(jì)承載能力制定判決模型，該模型中的隸屬度函數(shù)的待定參數(shù)由提取的微氣象特征確定；最后依據(jù)模糊推理FR (Fuzzy Reasoning)推導(dǎo)估計(jì)災(zāi)害發(fā)生的等級(jí)情況,進(jìn)行定性預(yù)警；具體步驟如下:
步驟1:對(duì)參與聚類的變量，包括微氣象信息、時(shí)效因子與對(duì)應(yīng)的覆冰負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，剔出與覆冰過(guò)程相關(guān)性小的變量，降低聚類數(shù)據(jù)的維度；其中，步驟I應(yīng)包括以下實(shí)現(xiàn)過(guò)程:
a.確定時(shí)效因子，優(yōu)選時(shí)間變量T為時(shí)效因子，時(shí)間間隔為微氣象數(shù)據(jù)采樣周期；
b.對(duì)微氣象信息、時(shí)效因子與對(duì)應(yīng)的覆冰負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)一化處理；優(yōu)選主元分析法進(jìn)行相關(guān)分析，剔出與覆冰過(guò)程相關(guān)性小的變量，降低聚類數(shù)據(jù)的維度。
[0009]步驟2:基于粒子群聚類算法，對(duì)微氣象信息、時(shí)效因子與對(duì)應(yīng)的覆冰負(fù)荷數(shù)據(jù)過(guò)程信息進(jìn)行自動(dòng)分類，一般分為無(wú)覆冰、輕微覆冰、中度覆冰、嚴(yán)重覆冰、覆冰脫落五個(gè)階段；其特征在于步驟2應(yīng)包括以下實(shí)現(xiàn)過(guò)程:其中，步驟2應(yīng)包括以下實(shí)現(xiàn)過(guò)程:
基于粒子群聚類算法，對(duì)降維后的微氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類；優(yōu)選具有完整覆冰過(guò)程的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類；優(yōu)選粒子群聚類算法對(duì)如溫度、濕度、風(fēng)速等微氣象信息，以及時(shí)效、覆冰負(fù)荷進(jìn)行聚類處理；優(yōu)選5個(gè)聚類類型進(jìn)行自動(dòng)分類，分類結(jié)果包括:無(wú)覆冰、輕微覆冰、中度覆冰、嚴(yán)重覆冰、覆冰脫落。
[0010]步驟3:通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)模型計(jì)算前步五個(gè)階段的微氣象信息的特征數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、風(fēng)速等微氣象信息平均值、最大值、最小值；
步驟4:依據(jù)步驟3提取的微氣象數(shù)據(jù)特征，確定覆冰過(guò)程定性預(yù)測(cè)的模糊推理模型，包括論域的劃分、隸屬度函數(shù)參數(shù)的確定；該模型根據(jù)提前知曉的氣象信息對(duì)覆冰過(guò)程進(jìn)行定性預(yù)測(cè)，即是否處于無(wú)覆冰、輕微覆冰、中度覆冰、嚴(yán)重覆冰或覆冰脫落五個(gè)階段之
步驟5:依據(jù)步驟4覆冰過(guò)程定性預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)合該監(jiān)測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的導(dǎo)線冰載荷設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算出覆冰災(zāi)害預(yù)警信息。
[0011]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是:
1、能夠自動(dòng)對(duì)輸電線路覆冰過(guò)程進(jìn)行分類，并提取每一類的微氣象特征信息，即:在何種氣象條件下出現(xiàn)無(wú)覆冰、輕微覆冰、中度覆冰、嚴(yán)重覆冰、覆冰脫離五種類型；
2、能夠?qū)Ω脖撀溥^(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)；
3、能夠通用的、有效的確定覆冰過(guò)程定性預(yù)測(cè)模型(模糊推理)中論域的劃分以及隸屬度函數(shù)參數(shù)的確定，從而克服憑借人工經(jīng)驗(yàn)或手工統(tǒng)計(jì)方法帶來(lái)的不確定性。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0012]圖1為本發(fā)明的覆冰過(guò)程定性預(yù)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程圖。
[0013]圖2為本發(fā)明的基于粒子群算法的數(shù)據(jù)聚類模型的建模流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0014]本實(shí)施例的輸電線路覆冰過(guò)程的微氣象特征提取及定性預(yù)警方法同
【發(fā)明內(nèi)容】
部分所述。
[0015]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。
[0016]本發(fā)明所用的數(shù)據(jù)采集、處理裝置硬件系統(tǒng)均為市場(chǎng)購(gòu)買，或利用已有的輸電線路在線監(jiān)測(cè)裝置。主要實(shí)現(xiàn)對(duì)絕緣子張力、風(fēng)偏角、傾斜角的力學(xué)傳感信息的采集，以及對(duì)溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、日照強(qiáng)度、及氣壓微氣象信息的采集；并把力學(xué)信息和微氣象信息傳送至數(shù)據(jù)監(jiān)控中心。
[0017]數(shù)據(jù)監(jiān)控中心對(duì)上述信息進(jìn)行存儲(chǔ)備份。
[0018]按照?qǐng)D1所示，先對(duì)歷史氣象數(shù)據(jù)(溫度、濕度、風(fēng)速、時(shí)效、覆冰負(fù)荷)進(jìn)行聚類，聚類的具體算法按照?qǐng)D2所示。從而把所有樣本數(shù)據(jù)分為了 5類，分別對(duì)應(yīng)分為無(wú)覆冰、輕微覆冰、中度覆冰、嚴(yán)重覆冰、覆冰脫落五個(gè)階段。
[0019]根據(jù)前述分類結(jié)果，即特征提取結(jié)果，依據(jù)模糊推理的基本原理，建立覆冰威脅的狀態(tài)估計(jì)模型，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下:
(O定義1:假定U為微觀氣象因素的集合。
[0020]U = {T, H, V}
T, H, V分別代表溫度、濕度及風(fēng)速
(2)定Xl'假定S為覆冰威脅狀態(tài)變量集合。
[0021]S = {N, L, M, G, F}
N, L, M, G, F分別代表無(wú)覆冰、輕微覆冰、中度覆冰、嚴(yán)重覆冰及覆冰脫離。
[0022]定義3:假定R為模糊隸屬度函數(shù)矩陣。

I rTX 廠//.rIM rm rW
[0023]I = I rnx rm rmi r?a rHi:

Lr<—、!h f',-M IW
其中為微觀氣象因子U與覆冰威脅狀態(tài)S的隸屬度函數(shù)。例如rTM代表溫度與中度覆冰狀態(tài)的隸屬度函數(shù)。而隸屬度函數(shù)矩陣的建立就是依賴于前述的特征提取。
[0024]例如,我們能夠根據(jù)前述的特征提取結(jié)果建立rTN, rTN and rVN的隸屬度函數(shù),如下所示:
(I O< JUt(Z) <0.02.[I5B-8
^tn ~ II， define: /Jj)= <-
μ奮ft" _-;//rW>0.02卜a45tnxr5 t>—$

fO,0<Λ<70

A-70
Jl5 0<μ1{φ)<0Λ define: =70<h<90
ΓηΝ ={l —e5[鱗氣/!,.,WXXr[l?h>90

?θ50<￥<5




I i(/—5
一 fe i,,hM]2，ο<μν(v)<0,2 deflne:= 117:5? 5<vSl7
Gw = I，
[I，μν(f) > 0.2[1，v>17
因此最終的覆冰威脅狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果依據(jù)以下公式計(jì)算得出:



y
[j D /? 'I Λ..]=
~ JAi BA, MAm TAi Χ-Λ,? A Λ Λ Λ Λ
jlfJ，.! mJ 111J xtlJ Iami] =


I.￡ ?￡.JL Jt }λΜμ^ I
Jij Hh η, λ/,
*4?4
【權(quán)利要求】
1.一種輸電線路覆冰過(guò)程的微氣象特征提取及定性預(yù)警方法，其特征在于:該方法利用輸電線路覆冰在線監(jiān)測(cè)裝置記錄的歷史數(shù)據(jù)，包括覆冰負(fù)荷數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的微氣象數(shù)據(jù)，基于粒子群聚類方法，提取輸電線路覆冰過(guò)程的微氣象特征，該微氣象特征為該監(jiān)測(cè)點(diǎn)的輸電線路當(dāng)氣象條件達(dá)到何種程度時(shí)無(wú)覆冰、輕微覆冰、中等覆冰、嚴(yán)重覆冰及覆冰脫落；再根據(jù)導(dǎo)線及桿塔的設(shè)計(jì)承載能力制定判決模型，該模型中的隸屬度函數(shù)的待定參數(shù)由提取的微氣象特征確定；最后依據(jù)模糊推理Fuzzy Reasoning推導(dǎo)估計(jì)災(zāi)害發(fā)生的等級(jí)情況，進(jìn)行定性預(yù)警；具體步驟如下: 步驟1:對(duì)參與聚類的變量，包括微氣象信息、時(shí)效因子與對(duì)應(yīng)的覆冰負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，剔出與覆冰過(guò)程相關(guān)性小的變量，降低聚類數(shù)據(jù)的維度； 步驟2:基于粒子群聚類算法，對(duì)微氣象信息、時(shí)效因子與對(duì)應(yīng)的覆冰負(fù)荷數(shù)據(jù)過(guò)程信息進(jìn)行自動(dòng)分類，一般分為無(wú)覆冰、輕微覆冰、中度覆冰、嚴(yán)重覆冰、覆冰脫落五個(gè)階段； 步驟3:通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)模型計(jì)算前步五個(gè)階段的微氣象信息的特征數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、風(fēng)速等微氣象信息平均值、最大值、最小值； 步驟4:依據(jù)步驟3提取的微氣象數(shù)據(jù)特征，確定覆冰過(guò)程定性預(yù)測(cè)的模糊推理模型，包括論域的劃分、隸屬度函數(shù)參數(shù)的確定；該模型根據(jù)提前知曉的氣象信息對(duì)覆冰過(guò)程進(jìn)行定性預(yù)測(cè)，即是否處于無(wú)覆冰、輕微覆冰、中度覆冰、嚴(yán)重覆冰或覆冰脫落五個(gè)階段之 步驟5:依據(jù)步驟4覆冰過(guò)程定性預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)合該監(jiān)測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的導(dǎo)線冰載荷設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算出覆冰災(zāi)害預(yù)警信息。
2.權(quán)利要求1所述的一種輸電線路覆冰過(guò)程的微氣象特征提取及定性預(yù)警方法，其特征在于步驟I應(yīng)包括以下實(shí)現(xiàn)過(guò)程: a.確定時(shí)效因子，優(yōu)選時(shí)間變量T為時(shí)效因子，時(shí)間間隔為微氣象數(shù)據(jù)采樣周期； b.對(duì)微氣象信息、時(shí)效因子與對(duì)應(yīng)的覆冰負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)一化處理；優(yōu)選主元分析法進(jìn)行相關(guān)分析，剔出與覆冰過(guò)程相關(guān)性小的變量，降低聚類數(shù)據(jù)的維度。
3.權(quán)利要求1所述的一種輸電線路覆冰過(guò)程的微氣象特征提取及定性預(yù)警方法，其特征在于步驟2應(yīng)包括以下實(shí)現(xiàn)過(guò)程: 基于粒子群聚類算法，對(duì)降維后的微氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類；優(yōu)選具有完整覆冰過(guò)程的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類；優(yōu)選粒子群聚類算法對(duì)如溫度、濕度、風(fēng)速等微氣象信息，以及時(shí)效、覆冰負(fù)荷進(jìn)行聚類處理；優(yōu)選5個(gè)聚類類型進(jìn)行自動(dòng)分類，分類結(jié)果包括:無(wú)覆冰、輕微覆冰、中度覆冰、嚴(yán)重覆冰、覆冰脫落。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104239672SQ201410181826
【公開(kāi)日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年5月1日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月1日
【發(fā)明者】李鵬, 趙娜, 周東華, 黃海燕, 潘穎杰, 施心陵, 胡雙 申請(qǐng)人:云南大學(xué)