一種基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法技術

一種基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法，它包括如下方法步驟：將多元線性回歸算法同氣象學相結合構造基于改進多元線性回歸算法的氣象災害成因模型的方法，該方法是以氣象因子作為自變量，氣象災害作為因變量，利用多元線性回歸算法得到不同自變量與因變量之間的相關系數，建立對應的多元線性回歸模型；修正原回歸模型的方法步驟，它包括一定周期內數據采集的方法步驟以及利用多元線性回歸算法重新計算相關系數，修正原回歸模型的方法步驟。本發明專利技術的模型能夠很好地進行氣象因子對電網災害的預測和分析，實際地預測氣象災害的發生，最大程度地減少供配電過程中由于氣象因素災害帶來的經濟損失。

【技術實現步驟摘要】
【專利摘要】一種基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法，它包括如下方法步驟：將多元線性回歸算法同氣象學相結合構造基于改進多元線性回歸算法的氣象災害成因模型的方法，該方法是以氣象因子作為自變量，氣象災害作為因變量，利用多元線性回歸算法得到不同自變量與因變量之間的相關系數，建立對應的多元線性回歸模型；修正原回歸模型的方法步驟，它包括一定周期內數據采集的方法步驟以及利用多元線性回歸算法重新計算相關系數，修正原回歸模型的方法步驟。本專利技術的模型能夠很好地進行氣象因子對電網災害的預測和分析，實際地預測氣象災害的發生，最大程度地減少供配電過程中由于氣象因素災害帶來的經濟損失。【專利說明】一種基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法
本專利技術涉及電力信息管理技術，尤其涉及一種基于CM標準的氣象因子影響電網 災害模型建模方法。
技術介紹
在《氣象因素對電力安全事故影響的模型》的研宄中，以我國南方某地區為例，收 集了該地區連續48個月的電力事故數據及其對應的15個氣象要素資料。首先用因子分析 法消除了 15個氣象要素的多重共線性，提取了溫度因子、降水因子、濕度因子、風力因子4 類主要因素，其次應用Logistic回歸建立了氣象因素對電力事故的影響模型。模型探宄 了氣象條件與電力事故的內在聯系，并用2010年的檢驗樣本驗證了模型擬合的準確性， 為電力事故預警機制的建立進行了積極的探討。 在《基于氣象因子的華中電網負荷預測方法研宄》的研宄中，在分析各種節假日負 荷變化規律的基礎上，利用氣象因子作預報變量，使用動態的綜合線性回歸和自回歸相結 合的混合線性回歸方法及非線性的人工神經網絡方法來進行華中電網日負荷和日最大負 荷及日最小負荷的預測.對12個月共365天的獨立樣本試預報表明，該客觀方案對華中 電網負荷的預測精度可滿足業務調度的需要。 在《氣象因子與電力障礙關系評估》的研宄中，以德州電業局電力調度中心提供的 11年電力障礙資料，用相關分析法分析出雷電、大風彡17. 〇m/s及日降水量彡10.Omm風雨 天氣（此三種氣象因子年出現日數之和用X表示并稱之為氣象綜合因子）對電力運行造成 的損害，從而得出電力障礙（y)與氣象綜合因子（X)之間的初步函數關系。 目前，由于缺乏對歷史氣象災害信息的調研收集和統計分析，至使未建立氣象災 害成因模型，以實現對氣象災害的預測。在氣象災害預測中，未考慮冰雪凝凍、雷電和山火 等對電網業務的實際影響，更多偏向于縱向線性的研宄，缺乏多誘導因素的分析和多元化 的線性回歸的整體研宄。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供一種基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法， 它能夠建立一個準確、精細化地預測氣象因子所引起電網災害的模型。 本專利技術是這樣來實現的，一種基于CM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方 法，其特征在于，它包括如下方法步驟： (1)、將多元線性回歸算法同氣象學相結合構造基于改進多元線性回歸算法的氣 象災害成因模型的方法，該方法是以氣象因子作為自變量，氣象災害作為因變量，利用多元 線性回歸算法得到不同自變量與因變量之間的相關系數，建立對應的多元線性回歸模型； (2)、對（1)中相關系數的自動修正來修正原回歸模型的方法步驟，它包括一定周 期內數據采集的方法步驟以及將此周期內采集數據與歷史數據放一起作為新的自變量觀 測值，利用多元線性回歸算法重新計算相關系數，修正原回歸模型的方法步驟。所述周期為 一年。 所述多元線性回歸模型是分別針對冰雪凝凍、雷電和山火建立相應的多元線性回 歸模型，該多元線性回歸模型包括 1、冰雪凝凍災害 【權利要求】1. 一種基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法，其特征在于，它包括如 下方法步驟： (1) 、將多元線性回歸算法同氣象學相結合構造基于改進多元線性回歸算法的氣象災 害成因模型的方法，該方法是以氣象因子作為自變量，氣象災害作為因變量，利用多元線性 回歸算法得到不同自變量與因變量之間的相關系數，建立對應的多元線性回歸模型； (2) 、對（1)中相關系數的自動修正來修正原回歸模型的方法步驟，它包括一定周期內 數據采集的方法步驟以及將此周期內采集數據與歷史數據放一起作為新的自變量觀測值， 利用多元線性回歸算法重新計算相關系數，修正原回歸模型的方法步驟。2. 如權利要求1所述的基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法，其特征 在于，所述多元線性回歸模型是分別針對冰雪凝凍、雷電和山火建立相應的多元線性回歸 模型，該多元線性回歸模型包括 1、冰雪凝凍災害式中，&至17分別為氣溫、氣壓、濕度、風速、蒸發量、降水與日照，其單位分別為°〇、kPa、hPa、m/s、mm、mm和MJ/m2;a至h分別為對應的相關系數，它們的值通過多元線性回歸 算法確定。3. 如權利要求2所述的基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法，其特征 在于，所述周期為一年。4. 如權利要求2或3所述的基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法，其 特征在于，所述一定周期內數據采集的方法步驟包括在冰雪凝凍災害發生期間每天零點的 數據采集、在雷電災害發生期間每個小時的數據采集以及山火災害發生期間每12小時數 據的采集。5. 如權利要求4所述的基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法，其特征 在于，所述將此周期內采集數據與歷史數據放一起作為新的自變量觀測值，利用多元線性 回歸算法重新計算相關系數，修正原回歸模型的方法步驟為： 設因變量y與自變量Xl、x2、…、Xm共有n組實際觀測數據：即 Ab=B (2-15) 其中A為正規方程組的系數矩陣、b為偏回歸系數矩陣、B為常數項矩陣； 設系數矩陣A的逆矩陣為C矩陣，即一=C，則其中：C矩陣的元素c^(i，j= 1、2、…、m)稱為高斯乘數，是多元線性回歸分析中顯著 性檢驗所需要的； 對于矩陣方程（2-16)求解，有：6. 如權利要求1所述的基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法，其特征 在于，所述采集的數據包括氣溫、氣壓、濕度、風速、蒸發量、降水與日照，各條供電線路雷擊 次數、山火次數、覆冰次數以及總跳閘次數。7. 如權利要求6所述的基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法，其特征 在于，所述數據均均由取值儀器采集后進行加權平均。【文檔編號】G06Q50/06GK104484722SQ201410817755【公開日】2015年4月1日 申請日期:2014年12月24日 優先權日:2014年12月24日 【專利技術者】朱欏方, 孫斌, 馬覃峰, 陳恩黔, 王平, 王成亮, 王棟, 王彬 申請人:貴州電網公司電力調度控制中心, 深圳市易聆科信息技術有限公司本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于CIM標準的氣象因子影響電網災害模型建模方法，其特征在于，它包括如下方法步驟：(1)、將多元線性回歸算法同氣象學相結合構造基于改進多元線性回歸算法的氣象災害成因模型的方法，該方法是以氣象因子作為自變量，氣象災害作為因變量，利用多元線性回歸算法得到不同自變量與因變量之間的相關系數，建立對應的多元線性回歸模型；(2)、對(1)中相關系數的自動修正來修正原回歸模型的方法步驟，它包括一定周期內數據采集的方法步驟以及將此周期內采集數據與歷史數據放一起作為新的自變量觀測值，利用多元線性回歸算法重新計算相關系數，修正原回歸模型的方法步驟。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：朱欏方，孫斌，馬覃峰，陳恩黔，王平，王成亮，王棟，王彬，
申請(專利權)人：貴州電網公司電力調度控制中心，深圳市易聆科信息技術有限公司，
類型：發明
國別省市：貴州;52