輸電線路覆冰預(yù)測(cè)研究.pdf

1、架空輸電線路是電網(wǎng)中傳輸電能的重要組成部分,必須確保輸電線路安全穩(wěn)定的運(yùn)行,然而近年來(lái)國(guó)內(nèi)外電力行業(yè)中架空輸電線路多次遭到嚴(yán)重的冰災(zāi)事故,給電網(wǎng)的安全運(yùn)行帶來(lái)了危害,嚴(yán)重的會(huì)造成大面積的停電事故并且使電網(wǎng)恢復(fù)困難。因此對(duì)輸電線路的覆冰情況進(jìn)行預(yù)測(cè),能及時(shí)了解導(dǎo)線覆冰的趨勢(shì)并給出預(yù)警,能有效防止嚴(yán)重的覆冰事故,給輸電導(dǎo)線防冰、除冰提供依據(jù)。
　　本文首先闡述了輸電線路產(chǎn)生覆冰的條件、覆冰的機(jī)理和過(guò)程,對(duì)輸電線路覆冰進(jìn)行了分類(lèi),綜合分

2、析了影響導(dǎo)線覆冰的各種因素,同時(shí)闡述了導(dǎo)線防冰、除冰的常用措施。利用輸電線路的影響因素對(duì)輸電線路進(jìn)行覆冰預(yù)測(cè),將輸電線路影響因素的歷史數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)模型的輸入量,首先用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)(SVM)模型分別對(duì)輸電線路覆冰進(jìn)行了預(yù)測(cè),結(jié)果顯示支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)精度高于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。支持向量機(jī)中的懲罰參數(shù)和核參數(shù)對(duì)算法精度影響很大,采用遺傳算法(GA)和粒子群算法(PSO)對(duì)懲罰參數(shù)和核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,同時(shí)遺傳算法中的交叉概率和變異概率影

3、響尋優(yōu)能力,粒子群算法中的慣性因子和加速因子影響尋優(yōu)能力,對(duì)兩算法中的參數(shù)進(jìn)行改進(jìn),利用改進(jìn)后的算法對(duì)SVM中懲罰參數(shù)和核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,利用優(yōu)化后的SVM對(duì)導(dǎo)線覆冰進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明優(yōu)化后的預(yù)測(cè)時(shí)間都增加了,預(yù)測(cè)精度也提高了。其中基于改進(jìn)遺傳算法的優(yōu)化時(shí)間相對(duì)最少,而基于遺傳粒子群結(jié)合算法的預(yù)測(cè)時(shí)間最長(zhǎng),基于改進(jìn)遺傳算法和改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化后的預(yù)測(cè)精度大體相同,基于遺傳粒子群結(jié)合算法優(yōu)化后的預(yù)測(cè)精度最高。
　　從線路覆冰預(yù)測(cè)的結(jié)果