专利名称：一种绝缘子人工污秽闪络试验数据分析处理方法
技术领域：
本发明涉及绝缘子污秽闪络电压试验数据的处理，具体地说是一种基于稳健回归算法的绝缘子人工污秽闪络试验数据分析处理方法。
背景技术：
为掌握不同环境条件下各种结构形式绝缘子的污闪特性，实现污闪的预测、预防， 国内外学者开展了大量的试验研究工作，获得了大量的试验数据。然而，由于不同绝缘子的尺寸、形状和表面加工状况不同(如金属附件表面是否有毛刺、疙瘩)，以及试验测量误差的存在，导致污闪电压试验结果的重复性和再现性较差，具有很大的分散性。如何对分散的试验数据进行分析至关重要。目前，绝缘子污秽闪络电压试验数据的分析方法主要有最小二乘回归、神经网络模型、支持向量机回归等。一些文献采用基于传统最小二乘法的多元统计线性回归分析来预测多种绝缘介质的绝缘强度和闪络电压，但是该方法对误差做了正态假设，因此该方法不具有稳健性。另一些文献采用BP神经网络的方法来预测复杂环境条件下绝缘子的闪络电压，虽然人工神经网络具有很强的自学习能力，能实现复杂的非线性关系，但是由于神经网络的学习算法采用经验风险最小化原理，仅仅使经验风险最小化，并没有使期望风险最小化，所以该方法存在“过度学习”和“低泛化”问题，特别是在小样本的情况下，问题尤为严重；而且该方法得到的最优解可能只是局部最优解，不能保证是全局最优解。人工神经网络与传统的最小二乘法相比，在原理上缺乏实质性的突破，同时缺乏理论依据。还有一些文献采用支持向量机回归来预测复杂环境条件下绝缘子的闪络电压，然而如同神经网络一样， 支持向量机也是一种黑盒技术，由于存在向高维空间的变换，缺乏足够的理论支撑，很多情况下其数据处理过程难以解释。在现行的线性回归分析中，应用最为广泛的是采用最小二乘法求解回归系数。该方法由于计算简单实用，又能在正态假定下应用统计检验理论，因此得到了广泛应用。然而，利用最小二乘法确定污闪电压时也存在局限性①只适用于试验数据相关性较高的情况，不适用于数据离散并有奇异值(与其它数据不具有相同的样本统计特性)存在的情况； ②由于最小二乘法是以计算残差平方和达到最小来求解回归系数的，容易夸大试验数据中奇异值的影响，统计误差增大，从而使得回归方程缺乏稳健性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种基于稳健回归算法的绝缘子人工污秽闪络试验数据分析处理方法，其采用迭代加权最小二乘的稳健回归方法来求解回归系数，确定污闪电压的盐密影响特征指数和灰密影响特征指数，以提高回归的准确度，有效排除异常数据的干扰。为此，本发明采用的技术方案如下一种绝缘子人工污秽闪络试验数据分析处理方法(简称稳健回归法)，其特征在于，根据绝缘子表面盐密(SDD)、灰密(NSDD)及污秽闪络电压试验数据，通过复加权最小二乘迭代算法求解回归系数，迭代计算中采用权重函数， 权重系数为上次迭代的残差函数，以此减少奇异值对回归系数的影响；由回归系数映射出盐密影响特征指数和灰密影响特征指数，并预测绝缘子的污闪电压；上述方法的具体步骤如下a)对常规的乘幂函数形式的绝缘子污秽闪络电压校正公式，两边取自然对数，进行线性化InUf = lnK-nln (sDD)-mln (NSDD)(I)上式中的NSDD表示绝缘子表面灰密，SDD表示绝缘子表面盐密，η表示盐密影响特征指数，m表示灰密影响特征指数，K为常数，Uf表示绝缘子污秽闪络电压，令Y = InUf, X1 = In (SDD), X2 = In (NSDD), β 0 = InK, β ! = -η, β 2 = _m,则式 ⑴变换为Y= β 0+ β JX1+ β 2χ2(2)b)确定优化的目标函数
权利要求
1.一种绝缘子人工污秽闪络试验数据分析处理方法，其特征在于，根据绝缘子表面盐密、灰密及污秽闪络电压试验数据，通过复加权最小二乘迭代算法求解回归系数；迭代计算中采用权重函数，权重系数为上次迭代的残差函数，以此减少奇异值对回归系数的影响；由回归系数映射出盐密影响特征指数和灰密影响特征指数，并预测绝缘子的污闪电压；上述方法的具体步骤如下a)对常规的乘幂函数形式的绝缘子污秽闪络电压校正公式，两边取自然对数，进行线性化InUf = lnK-nln (SDD)-mln(NSDD)(I)上式中的NSDD表示绝缘子表面灰密，SDD表示绝缘子表面盐密，η表示盐密影响特征指数，m表示灰密影响特征指数，K为常数，Uf表示绝缘子污秽闪络电压，令 Y = In Uf, X1 = In (SDD)，X2 = In (NSDD), β 0 = InK, β ! = -η, β 2 = _m,则式(I) 可变换为Y= β 0+β Λ+β 2Χ2 (2)b)确定优化的目标函数
全文摘要
本发明涉及一种基于稳健回归算法的绝缘子人工污秽闪络试验数据分析处理方法。目前利用最小二乘法确定污闪电压时，只适用于试验数据相关性较高的情况，容易夸大试验数据中奇异值的影响，统计误差增大，从而使得回归方程缺乏稳健性。本发明提供了一种绝缘子人工污秽闪络试验数据分析处理方法，其特征在于，根据绝缘子表面盐密、灰密及污秽闪络电压试验数据，通过复加权最小二乘迭代算法求解回归系数；迭代计算中采用权重函数，权重系数为上次迭代的残差函数，以此减少奇异值对回归系数的影响；由回归系数映射出盐密影响特征指数和灰密影响特征指数，并预测绝缘子的污闪电压。本发明提高了污闪电压预测精度，有效排除了异常数据的干扰。
文档编号G01R31/00GK102590677SQ20121004813
公开日2012年7月18日 申请日期2012年2月28日 优先权日2012年2月28日
发明者刘黎, 叶自强, 吴锦华, 梅冰笑, 王少华, 罗盛, 龚坚刚 申请人:浙江省电力试验研究院