用于架空輸電線負荷能力評估的氣象大數據的關聯分析方法技術

本發明專利技術公開了一種用于架空輸電線負荷能力評估的氣象大數據的關聯分析方法，通過提取氣象因素關鍵信息，如溫度、濕度、風向、風速等，并對這些關鍵信息的數據進行標準化處理，運用RBF神經網絡等相關性算法計算架空輸電線負荷的氣象大數據中的風速或者溫度與以及其他氣象大數據的相互關聯性關系。該方法使用主成分的提取和最終神經網絡的關聯性分析的完整方法提高了方法的準確性；在具體實現上，通過MATLAB編程調用神經網絡工具箱，實現起來簡潔方便；本發明專利技術可有效分析架空輸電線負荷能力評估的氣象大數據關聯性關系，負荷能力評估并作為線路負荷能力預測的基礎。

【技術實現步驟摘要】

本專利涉及用于架空輸電線路負荷能力評估的氣象大數據的關聯分析方法，尤其涉及架空輸電線路載流能力有關的氣象大數據中的風力或環境溫度與其他氣象數據之間關聯性分析方法。
技術介紹
為了提高現有輸電線路的輸送能力，目前主要有兩種措施，即靜態增容與動態增容。其中靜態增容措施主要包括：特高壓輸電技術、動態無功補償技術、柔性交流輸電技術、緊湊型輸電技術、大截面耐熱導線、提高導線允許運行溫度等。其中提高導線運行運行溫度至80℃甚至90℃可分別能夠提高導線輸送能力至20％、35％，但是需要考慮由此帶來的配套附件承受能力、線路運行壽命等問題。除了提高導線運行溫度外，其他幾種措施均需要新建線路，資金投入巨大，同時考慮到我國土地資源短缺、環保要求進一步提高、維護難度增大等因素，動態增容是提高現有線路輸送能力最主要的有效措施之一。動態增容技術指在不突破技術規程規定的條件下，對導線狀態(比如導線弧垂、傾角、溫度等)、氣象條件(如風速、日照、環境溫度等)進行監測，并根據數學模型計算得到導線的最大允許載流量。動態增容技術不僅可以提高輸電設備的利用率，同時有助于運行人員和調度人員掌控當前線路的運行狀態，提升電網運行的安全性及可靠性，朝智能電網的可控、能控、在控的方向前進。早在20世紀70年代，Davis等人提出了在實時運行環境條件(日照、風速和溫度等)量測下，確定導體允許最大載流值的思想。80年代，美國Niagara Mohawk公司研發了基于直接測溫的導線溫度模型，通過安裝在導線上的裝置來監測導線溫度和負荷。90年代美國電科院研發了一種監測系統，該系統根據實際環境條件和導線實時溫度動態確定線路容量，并提出了動態熱容等級的概念。從提高線路輸送能力效率角度以及安裝施工等方面考慮動態增容技術均優于靜態增容技術。氣象因素是影響架空線路負荷能力的主要因素，正確了解架空線負荷能力變化與氣象變化之間的相互影響關系，將為指導架空線路負荷能力預測工作提供重要保證。氣象因素涉及到的種類繁多,包括環境溫度、濕度、氣壓、降雨量、日照情況、天氣情況、霧霾程度、風向、風速等等。電力負荷的變化，與各種氣象要素的綜合作用有著密切關系。人們對外部氣候的變化可以通過以測量溫度的形式直觀的表現出來，但氣候的變化卻不能與架空線的最大允許載流量形成直接的一一對應關系，即不能用單一的氣象因子來決定載流量是否會發生變化。在影響架空線路負荷能力的各類氣象因素中，風速和環境溫度因素是影響最大，這就需要我們對各種氣象因素對輸電網絡負荷能力的影響程度進行細致的分析，同時又要做好各種氣象因素之間耦合現象對負荷的影響程度的分析，以便得到更加合理的結論,指導負荷預測工作，服務于電網調度工作。
技術實現思路
本專利的目的在于克服現有方法的缺點和不足，提出一種用于架空輸電線路負荷能力評估的氣象大數據的關聯性分析方法，可促進建立不同因素之間的關聯性關系，進而有效提高輸電線路負荷實時監測與動態增容能力。本專利通過下述技術方案實現：一種用于架空輸電線負荷能力評估的氣象大數據的關聯分析方法，所述關聯方法包括：S1、關鍵因素即主成分的提取，該步驟具體為：S101、通過歷史資料及歷史數據，劃定大范圍的輸電線路負荷的氣象影響因素；S102、從大范圍的輸電線路負荷的氣象影響因素中挑選關鍵因素；S103、通過主成分分析的方法構造主要影響因素；S2、關聯性關系分析，該步驟具體為：S201、對于不同的主要影響因素之間，通過神經網絡的方法自適應的訓練學習找出風力或者環境溫度與其他相關氣象影響因素之間的關聯性關系；S202、對得到的關聯性關系進行檢驗；S3、通過關聯性關系對風力或者環境溫度氣象影響因素的未來變化進行預測。進一步地，所述步驟S102、從大范圍的輸電線路負荷的氣象影響因素中挑選關鍵因素具體包括：S1021、設大范圍的輸電線路負荷的氣象影響因素X1，X2，X3，...，XP的n次觀察矩陣為： X = x 11 x 12 ... x 1 p x 21 x 22 ... x 2 p ... ... ... ... x n 1 x n 2 ... x n p = ( X 1 , X 2 , ... , X P 本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種用于架空輸電線負荷能力評估的氣象大數據的關聯分析方法，其特征在于，所述關聯方法包括：S1、關鍵因素即主成分的提取，該步驟具體為：S101、通過歷史資料及歷史數據，劃定大范圍的輸電線路負荷的氣象影響因素；S102、從大范圍的輸電線路負荷的氣象影響因素中挑選關鍵因素；S103、通過主成分分析的方法構造主要影響因素；S2、關聯性關系分析，該步驟具體為：S201、對于不同的主要影響因素之間，通過神經網絡的方法自適應的訓練學習找出風力或者溫度與其他相關氣象影響因素之間的關聯性關系；S202、對得到的關聯性關系進行檢驗；S3、通過關聯性關系對風力或者溫度氣象影響因素的未來變化進行預測。

【技術特征摘要】
1.一種用于架空輸電線負荷能力評估的氣象大數據的關聯分析方法，其特征在于，所述關聯方法包括：S1、關鍵因素即主成分的提取，該步驟具體為：S101、通過歷史資料及歷史數據，劃定大范圍的輸電線路負荷的氣象影響因素；S102、從大范圍的輸電線路負荷的氣象影響因素中挑選關鍵因素；S103、通過主成分分析的方法構造主要影響因素；S2、關聯性關系分析，該步驟具體為：S201、對于不同的主要影響因素之間，通過神經網絡的方法自適應的訓練學習找出風力或者溫度與其他相關氣象影響因素之間的關聯性關系；S202、對得到的關聯性關系進行檢驗；S3、通過關聯性關系對風力或者溫度氣象影響因素的未來變化進行預測。2.根據權利要求1所述的用于架空輸電線負荷能力評估的氣象大數據的關聯分析方法，其特征在于，所述步驟S102、從大范圍的輸電線路負荷的氣象影響因素中挑選關鍵因素具體包括：S1021、設大范圍的輸電線路負荷的氣象影響因素X1，X2，X3，...，XP的n次觀察矩陣為： X = x 11 x 12 ... x 1 p x 21 x 22 ... x 2 p ... ... ... ... x n 1 x n 2 ... x n p = ( X 1 , X 2 , ... , X P ) ]]>對于量綱不同的數據進行標準化處理，仍將標準化后的數據記為X；S1022、求關系矩陣R，R＝(rij)pxp，設R＝X‘X，則： r i j = Σ k = 1 ...

【專利技術屬性】
技術研發人員：綦昆侖，何耿生，郝金寶，唐建林，李煬，劉剛，
申請(專利權)人：華南理工大學，
類型：發明
國別省市：廣東;44