本發(fā)明涉及電力工程管理領(lǐng)域，更具體地，涉及一種利用支持向量機(jī)、灰色關(guān)聯(lián)分析及粒子群算法進(jìn)行電網(wǎng)臺風(fēng)搶修工程力能組織預(yù)測的方法。
背景技術(shù)：
：在以全球變暖為主要特征的氣候變化背景下，極端天氣氣候?yàn)?zāi)害明顯增多，對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響日益加劇。在極端天氣氣候事件中，熱帶氣旋造成的災(zāi)害損失非常嚴(yán)重。廣東省位于太平洋西岸，瀕臨南海，是熱帶氣旋登陸我國的主要地區(qū)。每年的夏秋雨季廣東省都受到熱帶氣旋的侵襲，是我國熱帶氣旋災(zāi)害最嚴(yán)重的省份。暴風(fēng)、臺風(fēng)易使供電線路、電力設(shè)備受損，造成群發(fā)性的斷線與倒塔，而且搶修施工較為困難，嚴(yán)重威脅電網(wǎng)安全。目前，國內(nèi)外在這一領(lǐng)域的研究相對較少，該領(lǐng)域還有很多問題亟待解決，特別是如何集中調(diào)度相關(guān)人員實(shí)施搶修。電網(wǎng)搶修肩負(fù)著快速恢復(fù)供電的重任，目前在電網(wǎng)搶修的過程中缺乏合理的組織預(yù)測，施工過程中人機(jī)分配不合理，易造成大面積的窩工現(xiàn)象，極大地降低了搶修工程的工作效率?；诖朔N情況，開展電網(wǎng)臺風(fēng)災(zāi)后搶修工程力能組織預(yù)測工作，對于合理開展臺風(fēng)災(zāi)后搶修工作具有較好的指導(dǎo)作用。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明為解決以上現(xiàn)有技術(shù)在電網(wǎng)搶修的過程中缺乏合理的組織預(yù)測的技術(shù)缺陷，提供了一種電網(wǎng)臺風(fēng)搶修工程的力能組織預(yù)測方法。為實(shí)現(xiàn)以上發(fā)明目的，采用的技術(shù)方案是：一種電網(wǎng)臺風(fēng)搶修工程的力能組織預(yù)測方法，包括以下步驟：s1.收集樣本中各臺風(fēng)沿線地區(qū)的電網(wǎng)設(shè)備損失量，以及電力設(shè)施總量，求得各臺風(fēng)沿線地區(qū)電網(wǎng)設(shè)備損失率；s2.建立支持向量機(jī)模型，將支持向量機(jī)模型與灰色關(guān)聯(lián)分析組合，使用粒子群算法對支持向量機(jī)模型與灰色關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行優(yōu)化，建立基于粒子群算法的灰色關(guān)聯(lián)度加權(quán)支持向量機(jī)模型；s3.以臺風(fēng)登陸時的等級、地區(qū)縱向沿線里程兩個參數(shù)為自變量，地區(qū)電力設(shè)備的損失率為因變量，根據(jù)不同縱向沿線里程地區(qū)的電網(wǎng)設(shè)備在歷次不同登陸等級臺風(fēng)下的損失率建立起損失率預(yù)測模型，并使用基于粒子群算法的灰色關(guān)聯(lián)度加權(quán)支持向量機(jī)模型對損失率預(yù)測模型進(jìn)行擬合；s4.驗(yàn)證損失率預(yù)測模型的精度；s5.輸入臺風(fēng)登陸時的等級及地區(qū)的縱向沿線里程，得到地區(qū)電網(wǎng)設(shè)備的損失率，基于地區(qū)的電網(wǎng)設(shè)備的總量計算受損的電網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量，然后進(jìn)行搶修需耗費(fèi)的人力、材料、輔助設(shè)備及搶修花費(fèi)的計算，實(shí)現(xiàn)對搶修工程的力能組織預(yù)測。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明采用基于粒子群算法的灰色關(guān)聯(lián)度加權(quán)支持向量機(jī)模型對臺風(fēng)破壞規(guī)律進(jìn)行探尋，并對電網(wǎng)臺風(fēng)災(zāi)后搶修實(shí)施預(yù)測。將灰色關(guān)聯(lián)分析與支持向量機(jī)組合使用，再借助粒子群算法對其進(jìn)行優(yōu)化，不僅能為電網(wǎng)臺風(fēng)災(zāi)后搶修施工力能組織預(yù)測提供一種科學(xué)的研究方法，同時也能提高力能組織預(yù)測的精度。附圖說明圖1：本發(fā)明所述方法流程圖；圖2：基于pso的特征灰色關(guān)聯(lián)度加權(quán)支持向量回歸機(jī)模型實(shí)現(xiàn)圖；圖3：臺風(fēng)搶修工程單位地域搶修普通工人人工工日預(yù)測圖；圖4：臺風(fēng)搶修工程單位地域搶修所需φ15以下鋼絲繩預(yù)測圖；圖5：臺風(fēng)搶修工程單位地域所需電力工程車臺班預(yù)測圖。具體實(shí)施方式附圖僅用于示例性說明，不能理解為對本專利的限制；以下結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明做進(jìn)一步的闡述。實(shí)施例1如圖1所示，本發(fā)明提供的預(yù)測方法具體包括以下步驟：s1.收集歷史樣本中各臺風(fēng)沿線地區(qū)的電網(wǎng)電力輸變電設(shè)施損失量及沿線電力設(shè)施總量，求得各臺風(fēng)沿線地區(qū)電網(wǎng)設(shè)備損失率；s2.建立支持向量機(jī)模型，將支持向量機(jī)模型與灰色關(guān)聯(lián)分析組合，使用粒子群算法對支持向量機(jī)模型與灰色關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行優(yōu)化，建立基于粒子群算法的灰色關(guān)聯(lián)度加權(quán)支持向量機(jī)模型；s3.以臺風(fēng)登陸時的等級、地區(qū)縱向沿線里程兩個參數(shù)為自變量，地區(qū)電力設(shè)備的損失率為因變量，根據(jù)不同縱向沿線里程地區(qū)的電網(wǎng)設(shè)備在歷次不同登陸等級臺風(fēng)下的損失率建立起損失率預(yù)測模型，并使用基于粒子群算法的灰色關(guān)聯(lián)度加權(quán)支持向量機(jī)模型對損失率預(yù)測模型進(jìn)行擬合；s4.驗(yàn)證損失率預(yù)測模型的精度；s5.輸入臺風(fēng)登陸時的等級及地區(qū)的縱向沿線里程，得到地區(qū)電網(wǎng)設(shè)備的損失率，基于地區(qū)的電網(wǎng)設(shè)備的總量計算受損的電網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量，然后進(jìn)行搶修需耗費(fèi)的人力、材料、輔助設(shè)備及搶修花費(fèi)的計算，實(shí)現(xiàn)對搶修工程的力能組織預(yù)測。其中，支持向量回歸機(jī)通過將輸入樣本空間采用非線性映射φ:x→φ(x)，變換到另一個特征空間，采用ε－不敏感損失函數(shù)，在這個特征空間中構(gòu)造回歸估計函數(shù)，同時通過最小化||ω||2來減少模型的復(fù)雜度，其中ω是回歸問題中的一個向量。為了度量ε－不敏感帶外的訓(xùn)練樣本的偏離程度，引入非負(fù)的松馳變量和懲罰參數(shù)c(懲罰系數(shù)是對誤差的寬容度，該值越高，說明越不能容忍出現(xiàn)誤差)，得到ε－支持向量回歸機(jī)的原始最優(yōu)化問題：s.t.((ω·φ(xi))+b)-yi≤ε+ξi,i＝1,2,...,lyi-((ω·φ(xi))+b)≤ε+ξi,i＝1,2,...,lξi(*)≥0,i＝1,2,...,l其對偶問題為：0≤αi*≤c,i＝1,2,...,l最后，得到支持向量機(jī)的回歸估計公式為而建立灰色關(guān)聯(lián)度模型的具體過程如下：設(shè)x＝{x0,x1,...,xm}為灰關(guān)聯(lián)因子集，xo為參考序列，xi為比較序列，i＝{1,2,...,m},x0(k),xi(k)分別為xo與xi的第k個點(diǎn)的數(shù)，即xo＝(x0(1),x2(2),...,x0(n))xi＝(xi(1),xi(2),...,xi(n)),i＝1,2,...,m稱r(x0,xi)為xo與xi的灰色關(guān)聯(lián)度，r(x0(k),xi(k))為xo與xi在k點(diǎn)的灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)。對于ρ∈(0,1)，令其中ρ稱為分辨系數(shù)。在以上基礎(chǔ)上，建立基于特征灰色關(guān)聯(lián)度加權(quán)的支持向量回歸機(jī)模型：設(shè)已知訓(xùn)練集t＝{(x1,y1),(x2,y2),...(xl,yl)}∈(rn×r)l，訓(xùn)練集t中為預(yù)測函數(shù)關(guān)系中的有效樣本，其輸出樣本x＝[x1,x2,...,xl]有m個特征：x1,x2,...,xm，輸出樣本為y＝[y1,y2,...,yl]，特征xi相對y的權(quán)重為ωi,i＝1,...,m。取值不同意味著輸入空間中的軸將依據(jù)ωi的大小而拉伸或收縮，令w＝diag(ω1,ω2,...,ωm)為特征加權(quán)矩陣。令k(ui,uj)是定義在u×u上的核函數(shù)，w是原始空間到輸出空間的m×m維線性變換矩陣，其中m是原始空間的維數(shù)，特征加權(quán)核函數(shù)kf定義如下kf(ui,uj)＝k(uitw,ujtw)對特征進(jìn)行加權(quán)后，最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為s.t.((ω·φ(wxi))+b)-yi≤ε+ξi,i＝1,2,...,lyi-((ω·φ(wxi))+b)≤ε+ξi,i＝1,2,...,lξi(*)≥0,i＝1,2,...,l其對偶問題為：0≤αi*≤c,i＝1,2,...,l因此回歸方程轉(zhuǎn)化為為f(x)是儲存在matlab軟件中的一個函數(shù)關(guān)系，輸入x，就能得出相應(yīng)的y值。公式中的kf(x,xi)是根據(jù)實(shí)際情況選取的核函數(shù)，可以簡化計算量。αi*和αi為拉格朗日乘子，b是回歸參數(shù)。具體算法如下：步驟1：在訓(xùn)練集t的基礎(chǔ)上確定參考序列x0＝y(tǒng)與比較序列xi；步驟2：將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，以消除數(shù)量級大小不同的影響；步驟3：按定義1計算xi相對y的權(quán)重ωi，得到特征加權(quán)矩陣w；步驟4：確定適當(dāng)?shù)膮?shù)ε、c與核函數(shù)，確定特征加權(quán)核函數(shù)kf；步驟5：用灰色特征加權(quán)的支持向量回歸機(jī)算法進(jìn)行回歸預(yù)測。在以上基礎(chǔ)上，建立基于pso的特征灰色關(guān)聯(lián)度加權(quán)支持向量回歸機(jī)模型：pso即粒子群算法是一種基于群體和適應(yīng)度的具有全局尋優(yōu)能力的優(yōu)化算法。在pso中，優(yōu)化問題的所有可能解被視為搜索空間中的一個位置，稱為“粒子”，所有的粒子都被賦于位置和速度兩個特征且有一個由被優(yōu)化的函數(shù)決定的適應(yīng)值。pso初始化為一群隨機(jī)粒子(隨機(jī)解)，然后通過迭代找到最優(yōu)解。在每一次迭代中，粒子通過跟蹤兩個極值來更新自己；第一個就是粒子本身所找到的最優(yōu)解，這個解稱為個體極值pbest值是整個種群找到的最優(yōu)解，這個解是全局極值gbest兩個最優(yōu)解時，每個粒子根據(jù)下式更新自己的速度和位置：νi(t+1)＝ωνi(t)+c1r1[r1b(t)-xi(t)]+c2r2[rgb(t)-xi(t)](1)xi(t+1)＝xi(t)+φνi(t+1)(2)式中：t為迭代次數(shù)；νt(t)為第i個粒子在t次迭代的速度；ω為慣性權(quán)重；c1,c2為認(rèn)知系數(shù)；r1,r2為均勻分布隨機(jī)數(shù)；rib(t)為粒子i個體歷史最優(yōu)位置；rgb(t)為群體歷史最優(yōu)位置；xt(t)為粒子在t次迭代的位置；φ是一個收縮因子，用來保持速度在一定范圍內(nèi)?；趐so的特征灰色關(guān)聯(lián)度加權(quán)支持向量回歸機(jī)優(yōu)化過程如下：步驟1：初始化粒子種群，設(shè)定迭代次數(shù)、粒子維數(shù)、群體規(guī)模，隨機(jī)產(chǎn)生1組參數(shù)作為粒子初始解空間位置和初始速度，確定特征加權(quán)核函數(shù)kf；步驟2：用灰色特征加權(quán)的支持向量回歸機(jī)算法進(jìn)行回歸預(yù)測。采用適用度函數(shù)進(jìn)行適應(yīng)度評估，其中n為訓(xùn)練樣本個數(shù)；yi為實(shí)際值；為預(yù)測值。步驟3：對每個粒子，比較它的經(jīng)歷過的最好的pbest的適應(yīng)度值和群體經(jīng)歷過的最好位置gbest的適應(yīng)度值，若比pbest、gbest好，則更新pbest、gbest，否則保持原來的數(shù)據(jù)。步驟4：整個群體粒子計算后，判斷是否滿足終止條件，若不滿足則粒子依照公式(1)(2)更新，產(chǎn)生新的粒子群，返回步驟(2)。如果滿足最大迭代次數(shù)或結(jié)束條件，計算結(jié)束并輸出計算結(jié)果。實(shí)施例2為驗(yàn)證本發(fā)明提出的預(yù)測方法的精度，本實(shí)施例選取臺風(fēng)搶修工程最具代表性的桿塔工程為研究對象，通過向電網(wǎng)公司發(fā)送收資表，統(tǒng)計臺風(fēng)沿線不同地區(qū)桿塔總量(具體數(shù)據(jù)如表1所示)以及遭受臺風(fēng)時損失的桿塔數(shù)量，最后根據(jù)收集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)得到不同地區(qū)在不同臺風(fēng)等級下的桿塔損失率，如表2所示。表1桿塔總量匯總表地區(qū)桿塔總量(單位：基)陽西21000雷州77378電白44866懷集34211徐聞58927遂溪55024佛山7232江門178800坡頭82502霞山116858麻章40244文昌24924表2地區(qū)臺風(fēng)桿塔損失率匯總表分析表2可知，臺風(fēng)對于電力設(shè)施的破壞基于臺風(fēng)登陸強(qiáng)度(x1)、縱向沿線里程(x2)兩個參數(shù)，電力設(shè)施作為破壞對象的表征可以用破壞量來表達(dá)，由于電力設(shè)施分布密度的區(qū)域差異，也就是說，在一個區(qū)域一定強(qiáng)度等級的臺風(fēng)會造成一定數(shù)量的損失，但由于區(qū)域分布格局的差異性，同等強(qiáng)度的臺風(fēng)在另一區(qū)域未必造成同樣數(shù)量的損失。故本發(fā)明選取地區(qū)的損失率(y)為研究對象，作為得到破壞特征的函數(shù)y＝f(x1,x2)。通過損失率(y)以及地區(qū)電力設(shè)施總量α求得破壞數(shù)量(y*)來預(yù)測搶修成本以及搶修所需力能供應(yīng)的量(y)，由此預(yù)測臺風(fēng)等級與搶修力能供應(yīng)的關(guān)系，即，y＝g(y)＝g(f(x1,x2))。本發(fā)明采用基于pso的灰色特征加權(quán)支持向量機(jī)二維函數(shù)擬合方法，選擇表2中前四個臺風(fēng)的20組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，最后一個臺風(fēng)的5組數(shù)據(jù)作為測試樣本。核函數(shù)選擇高斯徑向基核函數(shù)k(x,x')＝exp(-γ||x-x'||2)，以均方根誤差作為驗(yàn)證模型好壞的標(biāo)準(zhǔn)。特征選為x1，x2,取分辨系數(shù)ρ＝0.5，ωk＝1/n，pso中涉及參數(shù)設(shè)置：種群規(guī)模l＝60，c1＝c2＝1.31，ω＝1.08，最大迭代t＝50。所有計算均采用matlab軟件編程實(shí)現(xiàn)，具體實(shí)現(xiàn)情況見圖2。其中x1軸代表臺風(fēng)等級，x2軸代表縱向沿線里程，y軸代表地區(qū)桿塔損失率。pso尋優(yōu)結(jié)果為ε＝0.064，c＝1.50，γ＝0.25；支持向量的個數(shù)為15個，權(quán)重分別為：ω1＝0.6387，ω2＝0.6311；均方根誤差rmse＝0.0001595。證明模型誤差小，可以精確預(yù)測。利用上述建立的模型，對17級臺風(fēng)的5組測試樣本進(jìn)行預(yù)測試驗(yàn)，預(yù)測結(jié)果如表3所示：表3模型預(yù)測對比表用本發(fā)明基于pso的灰色加權(quán)svm模型進(jìn)行預(yù)測的均方根誤差rmse＝0.001963。從以上分析結(jié)果可以看出，基于pso的灰色加權(quán)svm模型的泛化能力較好，預(yù)測精準(zhǔn)。因此，在基于本研究小樣本的實(shí)際情況下，選用基于pso的灰色特征加權(quán)svm模型進(jìn)行臺風(fēng)沿線地區(qū)電力設(shè)施損失率的預(yù)測，精度相對較高。進(jìn)一步，介紹如何通過本模型來預(yù)測電網(wǎng)臺風(fēng)搶修工程人、材、機(jī)的消耗量的。從收資數(shù)據(jù)可知，廣東地區(qū)近三年樣本全部工程中共損失混凝土電桿13873基，其中扶正的混凝土電桿4764基，扶正混凝土電桿占比為34.34％；更換的混凝土電桿9109基，更換混凝土電桿占比為65.66％。本發(fā)明定義桿塔工程為更換混凝土電桿與扶正混凝土電桿。根據(jù)工程定額可知，更換1基混凝土電桿需要普通工人工36.14(工日)，輸電技術(shù)工人工14.22(工日)；扶正1基混凝土電桿需要普通工人人工6.856(工日)，需要輸電技術(shù)工人工3.146(工日)。1基電桿所需普通工人人工工日：d1＝36.14*65.66％+6.856*34.34％＝26.084；所需輸電技術(shù)工人工工日：d2＝14.215*65.66％+3.146*34.34％＝10.414。進(jìn)一步，根據(jù)收資，廣東地區(qū)近三年樣本總搶修費(fèi)用為144287614元，其中更換及扶正混凝土電桿總共花費(fèi)83620704元，由于人、材、機(jī)的量與費(fèi)用有著直接正相關(guān)關(guān)系，據(jù)此可得，桿塔工程消耗人、材、機(jī)的量與總費(fèi)用的比值β為0.57954。則臺風(fēng)登陸強(qiáng)度、縱向沿線里程與單位地域搶修普通工人人工工日模型見附圖3，輸電技術(shù)工人工工日＝普通人工工日*0.3992。通過分析圖3可知：x1軸代表臺風(fēng)等級，x2軸代表縱向沿線里程，y1軸的量乘以αi代表搶修所需普通工人人工工日，其中αi代表各地區(qū)桿塔總量，臺風(fēng)搶修輸電技術(shù)工人工工日可由搶修普通人工工日*0.3992獲得。進(jìn)一步，根據(jù)工程定額，可得桿塔工程消耗的計價材料的量以及桿塔工程機(jī)械臺班匯總，具體分別如下表4、表5所示。表4桿塔工程計價材料耗量匯總表計價材料種類更換混凝土扶正混凝土電鋼絲繩φ15以下(kg)0.473175--方材紅白松二等(m3)0.004650.0084電焊條j422綜合(kg)1.9150--鍍鋅鐵絲綜合(kg)0.593750.5氧氣(m3)1.74--乙炔氣(m3)0.575--防銹漆(kg)0.290.0075普通磁漆(kg)0.085250.0222運(yùn)輸保護(hù)鋼支架(kg)2.4396--草袋(個)0.1094--銅綁線2mm--0.75自粘性橡膠帶--2.4汽油(kg)--0.006電力復(fù)合脂(kg)--0.003鋼鋸條(根)--0.15棉紗頭(kg)--0.006表5桿塔工程機(jī)械臺班匯總表機(jī)械種類更換混凝土扶正混凝土電交流電焊機(jī)21kva0.1272--機(jī)動絞磨5t以內(nèi)0.19580.3456輸電專用汽車式起重0.21005--輸電專用載重汽車5t1.180050.0309電力工程車0.41760.558機(jī)動液壓壓接機(jī)100t--0.0185由表4結(jié)合臺風(fēng)搶修人工工日預(yù)測算法流程，可以得到臺風(fēng)等級與搶修工程中樣本單位地域計價材料消耗量模型。以桿塔工程計價材料鋼絲繩為例，運(yùn)用本發(fā)明提出的方法，擬合出臺風(fēng)登陸強(qiáng)度、縱向沿線里程與單位地域搶修所需φ15以下鋼絲繩的模型見圖4。通過分析圖4可知：x1軸代表臺風(fēng)等級，x2軸代表縱向沿線里程，y2軸的量乘以αi代表搶修所需φ15以下鋼絲繩的量，其中αi代表各地區(qū)桿塔總量。其余桿塔工程計價材料參照表4與單位所需鋼絲繩數(shù)量的比例求得。同理，由表5結(jié)合臺風(fēng)搶修人工工日預(yù)測算法流程，可以得到臺風(fēng)等級與搶修工程中樣本單位地域計價材料消耗量模型。以桿塔工程機(jī)械電力工程車臺班為例，運(yùn)用本發(fā)明提出的方法，擬合出臺風(fēng)登陸強(qiáng)度、縱向沿線里程與單位地域搶修所需電力工程車臺班模型見圖5。通過分析圖5可知：x1軸代表臺風(fēng)等級，x2軸代表縱向沿線里程，y3軸的量乘以αi代表搶修所需電力工程車機(jī)械臺班的量，其中αi代表各地區(qū)桿塔總量。其他種類的機(jī)械臺班按照表5與單位電力工程車臺班的比例換算可得。本發(fā)明的意義在于：通過本文提出的方法，能夠合理準(zhǔn)確的預(yù)測電網(wǎng)臺風(fēng)搶修過程中人、材、機(jī)的消耗量，彌補(bǔ)了電網(wǎng)臺風(fēng)搶修工程在力能組織預(yù)測領(lǐng)域的空白。科學(xué)可靠的力能組織預(yù)測是進(jìn)行電網(wǎng)臺風(fēng)搶修工程的基礎(chǔ)，是電網(wǎng)臺風(fēng)搶修工程高效完成、降低電網(wǎng)臺風(fēng)搶修工程成本以及及時恢復(fù)臺風(fēng)災(zāi)害地區(qū)供電的重要保障。顯然，本發(fā)明的上述實(shí)施例僅僅是為清楚地說明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對本發(fā)明的實(shí)施方式的限定。對于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在上述說明的基礎(chǔ)上還可以做出其它不同形式的變化或變動。這里無需也無法對所有的實(shí)施方式予以窮舉。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁12