[发明专利]一种台风导致的输电线路突发故障预警方法

说明书

本发明公开了一种台风导致的输电线路突发故障预警方法。基于大量台风气象历史数据、故障输电线路历史数据、正常输电线路历史数据构建机器学习训练样本特征矩阵、训练样本标签；利用训练样本特征矩阵、训练样本标签训练随机森林模型；基于台风气象预报数据、当前输电线路数据构建预测样本特征，将构建的预测样本特征输入训练后的随机森林模型，根据随机森林模型输出结果，判断当前输电线路是否可能会发生故障。本发明可实现台风导致的输电线路突发故障的预测，电网调度人员可根据预测结果提前做好突发故障应急处理措施，从而确保电网的安全运行。本发明基于大数据技术，突破传统方法的分析模型限制，考虑更多潜在关联影响因素，提升预测准确率。

技术领域

本发明涉及一种台风导致的输电线路突发故障预警方法，属于电网技术领域。

背景技术

在以全球变暖为主要特征的气候变化背景下，极端天气气候灾害明显增多，对社会经济发展的影响日益加剧。中国地处西北太平洋西岸，是全球热带气旋最活跃的地区之一。热带气旋带来的大风、暴雨和风暴潮等对沿海城市的基础设施、财产、人身安全和工业生产活动均造成严重影响。台风作为一种强烈的热带气旋，在其移动过程中，可能导致输电线路突发故障，从而引发严重的电网事故。

目前，对于台风引发的输电线路故障预测，多采用基于固定风险评估模型的方式(如：以台风风速建立预测模型)，该方法根据预先建立的预测模型进行台风风险设备的预测，存在模型考虑相关因素有限、难以准确建立真实复杂模型等缺点，预测准确率较低。随着智能电网的建设，电网对输电线路的安全性提出了更高的要求。

因此，通过基于机器学习对台风导致的输电线路突发故障进行建模学习，利用大数据技术的优势更加准确地预测输电线路突发故障的发生，有利于电网调度运行人员提前做好突发线路故障的应急处理措施，确保电网的安全运行。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种台风导致的输电线路突发故障预测方法，能够更加准确有效地实现台风导致的输电线路突发故障的在线预测。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种台风导致的输电线路突发故障预警方法，其特征在于，包括：

基于大量台风气象历史数据、故障输电线路历史数据、正常输电线路历史数据，构建训练样本特征矩阵、训练样本标签；

利用训练样本特征矩阵、训练样本标签训练随机森林模型；

基于台风气象预报数据、当前输电线路数据构建预测样本特征；

将构建的预测样本特征输入训练后的随机森林模型，由随机森林模型输出结果；

根据随机森林模型输出结果，判断当前输电线路是否可能会发生故障。

进一步的，所述构建训练样本特征矩阵、训练样本标签的具体方法如下：

构建训练样本特征矩阵X＝[x₁,x₂,…,x₉]_i；i＝1,2,…,n，其中，x₁表示输电线路附近台风风速、x₂表示输电线路附近台风风向、x₃表示台风中心风速、 x₄表示台风中心气压、x₅表示7级风圈半径、x₆表示10级风圈半径、x₇表示台风中心移动速度、x₈表示台风中心移动方向、x₉表示输电线路距台风中心距离、n表示训练样本集的样本总数；

构建训练样本标签Y＝[y]_i；i＝1,2,…,n，其中，n表示训练样本集的样本总数，y表示输电线路状态，故障输电线路对应的y值为1，正常输电线路对应的y值为0。