[发明专利]一种配电网输电线疲劳指数预测方法

摘要

本发明属于输配电监测技术领域，特别涉及一种配电网输电线疲劳指数预测方法。包括以下步骤:步骤一：建立输电线疲劳指数演化系统的时间序列；重构输电线疲劳指数非线性动力学系统相空间；步骤三：计算相空间中下一时刻的相点；步骤四：计算输电线疲劳指数预测值；本发明预测准确，通过建立适合工程实际应用的配电网输电线疲劳指数预测模型，有效地实现了对配电网输电线疲劳指数的精确预测。对沿海、沿江等配电网自然气象条件恶劣多变的地区，可以实现完整可靠的预测体系，不受恶劣环境的影响。

主权项

一种配电网输电线疲劳指数预测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一：建立输电线疲劳指数演化系统的时间序列：在固定时间间隔导线张力、垂度、降雨量、温度、湿度、风速值进行测量，在一系列时刻t₁,t_2,...,t_n(n为自然数，n＝1,2,…)得到导线张力、垂度、降雨量、温度、湿度、风速构成的时间序列：$\left\{\begin{array}{c}{u1}_1,{u1}_2,...,{u1}_n\\ {u2}_1,{u2}_2,...,{u2}_n\\ {u3}_1,{u3}_2,...,{u3}_n\\ {u4}_1,{u4}_2,...,{u4}_n\\ {u5}_1,{u5}_2,...,{u5}_n\\ {u6}_1,{u6}_2,...,{u6}_n\end{array}\right.---\left(1\right)$步骤二：重构输电线疲劳指数非线性动力学系统相空间S_R：$S_R=\left\{\begin{array}{c}{P}_1=(k_{\mathrm{1,1}},k_{\mathrm{1,1}-{\mathrm{\τ}}_1},...,k_{\mathrm{1,1}-(m_1-1){\mathrm{\τ}}_1},...,k_{\mathrm{jt},1},k_{\mathrm{jt},1-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}},...,k_{\mathrm{jt},1-(m_{\mathrm{jt}}-1){\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}})\\ ...\\ P_i=(k_{1,i},k_{1,i-{\mathrm{\τ}}_1},...,k_{1,i-(m_1-1){\mathrm{\τ}}_1},...,k_{\mathrm{jt},i},k_{\mathrm{jt},i-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}},...,k_{\mathrm{jt},i-(m_{\mathrm{jt}}-1){\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}})\\ ...\\ P_N=(k_{1,N},k_{1,N-{\mathrm{\τ}}_1},...,k_{1,N-(m_1-1){\mathrm{\τ}}_1},...,k_{\mathrm{jt},N},k_{\mathrm{jt},N-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}},...,k_{\mathrm{jt},N-(m_{\mathrm{jt}}-1){\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}})\end{array}\right.---\left(2\right)$P_i为重构的相空间内的相点，i＝1,2,…,N，τ_jt和m_jt为第jt维时间序列的延迟时间和嵌入维数，重构相空间的嵌入维数m＝m₁+m₂+...+m_jt；延迟时间τ_jt的选择采用互信息法，关于延迟时间τ_jt的互信息函数为：$I_{\mathrm{NTER}}\left({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}\right)=\underset{i=1\→N}{\mathrm{\Σ}}{P}_{\mathrm{ROB}}(k_{\mathrm{jt},i},k_{\mathrm{jt},i+{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}})\ln \frac{P_{\mathrm{ROB}}(k_{\mathrm{jt},i},k_{\mathrm{jt},i+{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}})}{P_{\mathrm{ROB}}\left(k_{\mathrm{jt},i}\right)P_{\mathrm{ROB}}\left(k_{\mathrm{jt},i+{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}}\right)}---\left(3\right)$取互信息函数I_NTER(τ_jt)首次出现极小值时的τ_jt作为相空间重构的延迟时间，其中P_ROB(k_jt,i)为在第i时刻k_jt,i出现的概率，为在第i时刻k_jt,i和同时出现的概率，i＝1,2,…,N；第jt个时间序列的嵌入维数m_jt由下式决定：$M\left(m_{\mathrm{jt}}\right)=\frac{1}{N-m_{\mathrm{jt}}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}}\underset{i=1}{\overset{N-m_{\mathrm{jt}}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\α}(i,m_{\mathrm{jt}})---\left(4\right)$其中：$\mathrm{\α}(i,m_{\mathrm{jt}})=\frac{P_i(m_{\mathrm{jt}}+1)-P_{n(i,m_{\mathrm{jt}})}(m_{\mathrm{jt}}+1)}{P_i\left(m_{\mathrm{jt}}\right)-P_{n\left({i,m}_{\mathrm{jt}}\right)}\left(m_{\mathrm{jt}}\right)},$P_i(m_jt+1)是(m_jt+1)维重构的系统相空间中的第i个相点，n(i,m_jt)是在m_i维系统相空间中使相点是相点P_i(m_jt)的最邻近点的整数，jt＝1,2,…,6；步骤三：计算相空间中下一时刻的相点：在相空间S_R中计算各相点到中心相点PZ_C之间的欧氏距离d_i＝||PZ_i‑PZ_C||，找出PZ_C的参考向量集R_S(C)＝{RZ₁,RZ₂,...,RZ_N}，由R_S(C)用下式计算相空间中下一时刻的相点PZ′_C：${\mathrm{PZ}}_C^{\′}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{RZ}}_i{e}^{-L(d_i-d_{\min })}}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{-L(d_i-d_{\min })}}---\left(5\right)$d_min为邻域中各点到中心点的空间距离和最小距离，即min{d_i＝||PZ_i‑PZ_C||}，L为预测调节参数，一般取L≥1；步骤四：计算输电线疲劳指数预测值：将步骤三中计算得到的P_N+1作为相空间(2)中的第N+1个相点，则可得新的相空间为：$S_R=\left\{\begin{array}{c}{P}_1=(k_{\mathrm{1,1}},k_{\mathrm{1,1}-{\mathrm{\τ}}_1},...,k_{\mathrm{1,1}-(m_1-1){\mathrm{\τ}}_1},...,k_{\mathrm{jt},1},k_{\mathrm{jt},1-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}},...,k_{\mathrm{jt},1-(m_{\mathrm{jt}}-1){\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}})\\ ...\\ P_i=(k_{1,i},k_{1,i-{\mathrm{\τ}}_1},...,k_{1,i-(m_1-1){\mathrm{\τ}}_1},...,k_{\mathrm{jt},i},k_{\mathrm{jt},i-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}},...,k_{\mathrm{jt},i-(m_{\mathrm{jt}}-1){\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}})\\ ...\\ P_N=(k_{1,N},k_{1,N-{\mathrm{\τ}}_1},...,k_{1,N-(m_1-1){\mathrm{\τ}}_1},...,k_{\mathrm{jt},N},k_{\mathrm{jt},N-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}},...,k_{\mathrm{jt},N-(m_{\mathrm{jt}}-1){\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}})\\ P_{N+1}=(k_{1,N+1},k_{1,N+1-{\mathrm{\τ}}_1},...,k_{1,N+1-(m_1-1){\mathrm{\τ}}_1},...,k_{\mathrm{jt},N+1},k_{\mathrm{jt},N+1-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}},...,k_{\mathrm{jt},N+1-(m_{\mathrm{jt}}-1){\mathrm{\τ}}_{\mathrm{jt}}})\end{array}\right.---\left(6\right)$令τ_jt＝1(jt＝1,2,…,6)，可得其中的t即为输电线疲劳指数预测值。