[发明专利]一种基于卡尔曼滤波与支持向量机的输电线路覆冰评估方法和系统

权利要求书

1.一种输电线路覆冰评估方法，其特征是，包括：

获取对应多个时段的输电线路覆冰影响因素及其对应的覆冰状态历史数据；

对获取到的各时段的各输电线路覆冰影响因素数据进行滤波处理；

将滤波处理后的各时段的输电线路覆冰影响因素及其对应的覆冰状态数据，作为训练样本数据；

利用训练样本数据训练SVM模型；

获取待测时段的输电线路覆冰影响因素数据，并进行滤波处理；

将滤波处理后的待测时段输电线路覆冰影响因素数据输入已训练的SVM模型，得到SVM模型输出；

根据SVM模型的输出，评估待测时段输电线路的覆冰状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述输电线路覆冰影响因素包括输电线路的拉力和倾角，以及环境风速、风向和大气压强。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述对覆冰影响因素数据的滤波处理包括：

对单个时段中对应单个影响因素的多个数据序列进行卡尔曼滤波处理；

对卡尔曼滤波处理后的数据序列进行中值处理；

对中值处理后的数据序列进行均值处理，得到相应时段的单个影响因素数据值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征是，给定训练样本集(x_i,y_i),i＝1,2,...,N，N为训练样本个数，输入变量x_i＝(x_i1，x_i2，...,x_il)中包括多个覆冰影响因素特征量x_ij，y_i为对应第i个训练样本的覆冰状态量；

所述利用训练样本数据训练SVM模型包括：

设定用于二分类的超平面为：

w·x+b＝0

其中w为超平面法向量，b为超平面的常数项，计算得到二分类间隔为

利用Lagrange乘子法寻求最优解w₀和b₀，使得分类超平面间距最大，Lagrange函数为：

式中辅助非负变量a为Lagrange乘子；

则原二次规划问题的对偶问题为：

得到最优解为：

式中，(x^(s),y^(s))即y^(s)＝1对应的一个训练样本数据；

将最优解代入超平面方程，即得最优分类超平面；

利用判断函数sgn(w₀·x+b₀)确定覆冰状态分类，SVM输出为0对应输电线路无覆冰，否则输电线路有覆冰。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述待测时段为当前时段或者未来时段，待测时段的输电线路覆冰影响因素数据为当前时段的实测数据或者未来时段的预测数据。

6.一种输电线路覆冰评估系统，其特征是，包括：

样本数据采集模块，用于获取对应多个时段的输电线路覆冰影响因素及其对应的覆冰状态历史数据；

样本数据滤波模块，用于对获取到的各时段的各输电线路覆冰影响因素数据进行滤波处理；

训练样本确定模块，用于将滤波处理后的各时段的输电线路覆冰影响因素及其对应的覆冰状态数据，作为训练样本数据；

支持向量机训练模块，用于利用训练样本数据训练SVM模型；

待测特征量采集模块，用于获取待测时段的输电线路覆冰影响因素数据，并进行滤波处理；

以及覆冰评估模块，用于将滤波处理后的待测时段输电线路覆冰影响因素数据输入已训练的SVM模型，得到SVM模型输出；根据SVM模型的输出，评估待测时段输电线路的覆冰状态。