[发明专利]基于集成学习的输电线路跳闸率预测方法及装置

说明书

本申请提供了一种基于集成学习的输电线路跳闸率预测方法及装置，所述方法包括：获取输电线路跳闸信息；将输电线路跳闸信息输入至预先构建好的多个弱预测网络模型中，输出得到对应多个弱预测网络模型的第一预测结果，以构建预测结果组合集；将预测结果组合集输入至元学习器中，得到最终的预测结果，其中，元学习器用以对预测结果组合集进行加权运算。本申请所述的基于集成学习的输电线路跳闸率预测方法及装置所采用的集成学习模型相比于单预测模型预测输电线路的反击跳闸率和绕击跳闸率均取得更准确的预测效果，在保证预测精度的同时也提高了计算效率。

技术领域

本申请属于电力供应技术领域，尤其涉及一种基于集成学习的输电线路跳闸率预测方法及装置。

背景技术

随着我国对电力的需求越来越大，电网的规模也不断扩大，对于电力供应的需求越来越大。在这种情况下，高压输电线路作为电力运输系统的重要组成部分之一，其稳定性和可靠性就变得尤为重要。因此，对于高压输电线路的防护要求也越来越高，如何通过各种措施减少雷击对输电线路的破坏已经成为设计架空输电线路的研究重点。

根据输电系统故障统计中，有超过一半的高压输电线路跳闸原因是由雷击引起的，雷击跳闸已经成为高压输电线路跳闸的主要原因。相关资料显示，我国高压输电线路跳闸率较高的地区，有40％-70％的跳闸事故是由雷击造成的。从国外情况来看，日本有50％以上的电力系统故障是由雷电引起的，俄罗斯的高压输电线路的总跳闸次数中有84.2％是由雷击造成的。这些数据表明，雷击对于高压输电线路的安全稳定运行造成了严重的威胁，因此，提高输电线路的防雷性能对于电力供应系统的稳定运行和可靠性具有十分重要的意义。

目前，计算输电线路反击跳闸率的方法包括规程法和电磁暂态仿真法，计算输电线路绕击跳闸率的方法包括规程法和电气几何模型法；规程法计算简单，但结果误差大，电磁暂态仿真法和电气几何模型法计算精度高，但模型搭建过程复杂，耗时较长。

发明内容

有鉴于此，本申请旨在提出一种基于集成学习的输电线路跳闸率预测方法及装置，以解决计算输电线路绕击率或反击率的电气几何模型法、电磁暂态分析法的模型搭建复杂，计算时间长的问题。

为达到上述目的，本申请的技术方案是这样实现的：

第一方面，本申请提供了一种基于集成学习的输电线路跳闸率预测方法，所述方法包括：

获取输电线路跳闸信息；

将所述输电线路跳闸信息输入至预先构建好的多个弱预测网络模型中，输出得到对应多个所述弱预测网络模型的第一预测结果，以构建预测结果组合集；

通过Stacking集成策略将所述预测结果组合集输入至元学习器中，以得到最终的预测结果，其中，所述元学习器用以对所述预测结果组合集进行加权运算。

第二方面，本发明还提供了一种基于集成学习的输电线路跳闸率预测装置，所述装置包括：

信息获取模块，被配置为获取输电线路跳闸信息；

第一预测模块，被配置为将所述输电线路跳闸信息输入至预先构建好的多个弱预测网络模型中，输出得到对应多个所述弱预测网络模型的第一预测结果，以构建预测结果组合集；

第二预测模块，被配置为将所述预测结果组合集输入至元学习器中，得到最终的预测结果，其中，所述元学习器用以对所述预测结果组合集进行加权运算。

第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的基于集成学习的输电线路跳闸率预测方法。

第四方面，本发明还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，其中，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面所述的基于集成学习的输电线路跳闸率预测方法。