一种输电线路覆冰状态评估方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态评估方法，该方法包括以下步骤：1)获取环境温度和环境相对湿度，并判断是否达到覆冰条件，若为是，则执行步骤2)；2)获取环境温度差ΔT、覆冰持续时间F和覆冰厚度H，并计算出环境温度差、等效覆冰厚度和覆冰持续时间的覆冰权重值；3)采用BP神经网络对各个覆冰权重值进行数据融合，计算出线路覆冰概率，若线路覆冰概率为0，则输出线路无覆冰，若线路覆冰概率为1，则执行步骤4)；4)根据步骤2)获取的环境温度差ΔT、覆冰持续时间F和覆冰厚度H作为模糊专家系统的输入经过模糊推理输出评估结果。与现有技术相比，本发明具有评估精准等优点。
【专利说明】一种输电线路覆冰状态评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种输电线路覆冰状态评估方法，尤其是涉及一种基于BP神经网络 和模糊专家系统的输电线路覆冰状态评估方法。
【背景技术】
[0002] 众所周知，在电力系统遭受的各种自然灾害中，冰灾是最为严重的威胁之一。与其 他事故相比，冰灾给电网造成的损失更为严重，轻则导致输、变电设备闪络跳闸、金具损坏， 重则造成架空线路断线、杆塔倒塌，甚至造成大范围区域电网瘫痪。由于冰灾期间往往天气 恶劣、冰雪封山导致交通受阻、通信中断，电力抢修极为困难，因而经常造成电网长时间停 电，给工农业生产造成严重损失，尤其给人民生活带来不便，经济损失惨重，社会影响恶劣。 近年来，受全球气候变化影响，冰灾发生的频率有逐渐增多和难以预测的趋势。
[0003] 针对输电设备的在线评估研究较少，日本Koichi Nara等人建立了 187kV和66kV 架空线路防覆冰决策专家系统，它利用在线测量到的气象参数（如环境温度、相对湿度、风 速、降雪量等）对当前架空线路状态作出判断，以便运行人员选择何种防、除冰方式来处理 线路覆冰。我国国内在这方面研究很少。架空线路覆冰受众多因素的影响，如气象因素、 海拔高度、导线直径、电场强度和微地形等，各因素与覆冰之间存在着高度的复杂性和非线 性。IEC推荐采用统计方法和经验模型来评估线路覆冰状况。Farzaneh等人根据加拿大魁 北克多个覆冰试验站两年的实测气象数据与结冰速率，通过拟合回归曲线，建立了基于微 气象参数的导线结冰速率预测经验模型。但该模型没有考虑现场的相对湿度，没有考虑高 电压、大电流对导线覆冰的影响，因此不能直接真实地反映线路覆冰。中国西南电力设计院 根据三峡观冰站的观测资料，研究了导线覆冰与气象要素的关系，采用回归分析方法建立 了冰重与气象要素之间的定量关系。由于数据基于观冰站，并非架空线路在线监测数据，与 实际情况不同。西安工程大学基于在线监测数据进行了线路覆冰与局部气象因素关系研 究，利用线性拟合的方式分别得到了覆冰厚度与环境温度、相对湿度、风速的关系式。但其 相关性较差，且分析用数据样本量过小。由于研发时间较短，基于海量现场数据的架空线路 覆冰状态评估和故障诊断、预警研究还未开展，针对采集到的现场数据未提出科学的利用 方法，导致大量的现场有用数据未得到充分利用。国内各电网公司线路覆冰监测系统的功 能一般包括：数据采集和处理、设备管理、统计分析、参数设置、趋势分析、报警服务和覆冰 增长趋势分析等，其中报警只是采用设定的报警阈值的单值报警方式，报警准确度不高。
[0004] 由于存在技术缺陷和测量技术不精确等因素，目前的覆冰在线监测技术需要不断 完善以提高评估的准确性，研究表明，输电线路覆冰受气象因素影响较大，尤其是环境温度 和相对湿度对覆冰形成有决定性的影响。因此，线路覆冰状态既具有不确定性，又有多因素 影响的特点。本文以输电线路在线监测系统为基础，综合考虑等效覆冰厚度、微气象参数和 覆冰持续时间等参数，提出了基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态评估 方法，能够很好的获得对发生事件更加客观而准确的描述与评估，并对未来态势的发展方 向做出准确的预测。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于BP神经网 络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态评估方法。
[0006] 本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0007] -种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态评估方法，该方法包 括以下步骤：
[0008] 1)获取环境温度和环境相对湿度，并判断是否达到覆冰条件，若为是，则执行步骤 2);
[0009] 2)获取环境温度差Λ T、覆冰持续时间F和覆冰厚度H，并计算出环境温度差、等效 覆冰厚度和覆冰持续时间的覆冰权重值；
[0010] 3)采用BP神经网络对各个覆冰权重值进行数据融合，并判断输电线路是否存在 覆冰，若存在，则执行步骤4);
[0011] 4)根据步骤2)获取的环境温度差Λ Τ、覆冰持续时间F和覆冰厚度H作为模糊专 家系统的输入经过模糊推理输出评估结果。
[0012] 所述步骤1)中覆冰条件为：
[0013]
【权利要求】
1. 一种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态评估方法，其特征在于， 该方法包括以下步骤： 1) 获取环境温度和环境相对湿度，并判断是否达到覆冰条件，若为是，则执行步骤2); 2) 获取环境温度差AT、覆冰持续时间F和覆冰厚度H，并计算出环境温度差、等效覆冰 厚度和覆冰持续时间的覆冰权重值； 3) 采用BP神经网络对各个覆冰权重值进行数据融合，并判断输电线路是否存在覆冰， 若存在，则执行步骤4); 4) 根据步骤2)获取的环境温度差AT、覆冰持续时间F和覆冰厚度H作为模糊专家系 统的输入经过模糊推理输出评估结果。
2. 根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态 评估方法，其特征在于，所述步骤1)中覆冰条件为：
其中：T为环境温度，P为环境相对湿度。
3. 根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态 评估方法，其特征在于，所述步骤2)中环境温度差的覆冰权重值y (AT)为：
4. 根据权利要求3所述的一种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态 评估方法，其特征在于，所述环境温度差的取值范围为-6°C -6°C，等效覆冰厚度的取值范 围为0-60mm，覆冰持续时间的取值范围为0-200h。
5. 根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态 评估方法，其特征在于，所述步骤3)具体包括步骤： 301) 所述BP神经网络将环境温度差、等效覆冰厚度和覆冰持续时间的覆冰权重值进 行数据融合得到线路覆冰概率，所述线路覆冰概率的值为〇或1 ; 302) 判断所述线路覆冰概率是否为1，若为否，则输出线路无覆冰，若为是，则执行步 骤4)。
6. 根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态 评估方法，其特征在于，所述步骤3)中BP神经网络为三输入单输出模式，包括一个输入层、 一个隐层和一个输出层。
7. 根据权利要求6所述的一种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态 评估方法，其特征在于，所述隐层的节点数为7个。
8. 根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态 评估方法，其特征在于，所述步骤4)中环境温度差A T模糊化为三级，其模糊化过程包括三 个模糊隶属度函数，覆冰持续时间F模糊化为两级，其模糊化过程包括两个模糊隶属度函 数，等效覆冰厚度H模糊化为三级，其模糊化过程包括三个模糊隶属度函数，所述模糊隶属 度函数为三角形隶属度函数或四边形隶属度函数。
9. 根据权利要求8所述的一种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状态 评估方法，其特征在于，所述步骤4)具体包括步骤： 401) 计算环境温度差A T的三个模糊隶属度值ii N ( A T)、ii Q ( A T)和ii p ( A T)，计算 覆冰持续时间F的两个模糊隶属度值ii PS (F)和ii PB (F)，计算等效覆冰厚度H的三个模糊 隶属度值U PS⑶、U PM⑶和U PB⑶； 402) 将环境温度差模糊化为N或O或P，将覆冰持续时间模糊化为PS或PB，将等效覆 冰厚度模糊化为PS或PM或PB ; 403) 根据环境温度差、覆冰持续时间和等效覆冰厚度的模糊化结果进行模糊推理得到 模糊推理结果U，并输出评价结果。
10. 根据权利要求9所述的一种基于BP神经网络和模糊专家系统的输电线路覆冰状 态评估方法，其特征在于，所述步骤402)中环境温度差模糊化过程具体为：判断yN(AT)、 U0(AT)和ii P(AT)的大小，若Un(AT)最大，贝IJ环境温度差模糊化为N，若U0(AT)最 大，则环境温度差模糊化为〇,若U P(AT)最大，则环境温度差模糊化为P ; 覆冰持续时间的模糊化过程具体为：判断Ups(F)和Upb(F)的大小，若Ups(F)大于 Upb(F)，则覆冰持续时间模糊化为PS，若Ups(F)小于iiPB(F)，则覆冰持续时间模糊化为 PB ； 等效覆冰厚度的模糊化过程具体为：判断U PS (H)、y PM(H)和y PB(H)的大小，若y PS(F) 最大，则等效覆冰厚度模糊化为PS，若Upm(H)最大，则等效覆冰厚度模糊化为PM，若 U PB (H)最大，则等效覆冰厚度模糊化为PB。
【文档编号】G06Q50/06GK104361535SQ201410697521
【公开日】2015年2月18日 申请日期:2014年11月26日 优先权日:2014年11月26日
【发明者】姚金明, 杨俊杰, 余鲲, 樊汝森, 任堂正, 赵勤学, 陈斌, 周志云 申请人:上海电力学院