[发明专利]一种利用卡尔曼滤波的输电线路覆冰实时估计与预测方法

摘要

本发明涉及一种利用卡尔曼滤波的输电线路覆冰实时估计与预测方法，本发明利用K时刻的覆冰与微气象历史数据，建立基于等值覆冰厚度增量与微气象因子的多元非线性回归模型，结合预报的微气象数据，预测K+1时刻的等值覆冰厚度增量。基于卡尔曼滤波，结合K时刻的等值覆冰厚度最优估计值与K+1时刻的等值覆冰厚度增量预测值建立卡尔曼滤波预测方程，计算K+1时刻的等值覆冰厚度预测值，当获取K+1时刻的等值覆冰厚度观测值后建立卡尔曼滤波观测方程，进而获取K+1时刻的等值覆冰厚度最优估计值。本发明可消除覆冰观测序列中的噪声与粗差，通过覆冰模型预测值与覆冰观测值的相互校正，实现覆冰观测序列的实时估计与优化预测。

主权项

1.一种利用卡尔曼滤波的输电线路覆冰实时估计与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用K时刻的覆冰与微气象历史数据，建立基于等值覆冰厚度增量与微气象因子的多元非线性回归模型，基于ΔR＝a2T2+b2Vn2+c2P2+a1T+b1Vn+c1P+d1Hr+e0其中，ΔR为等值覆冰厚度增量，T为温度，P为降水，Vn为有效风速，Hr为相对湿度；ai、bi、ci、di与e0均为模型系数，可通过覆冰与微气象历史数据的最小二乘回归求得；步骤2:结合多元非线性回归模型与预报的微气象数据，预测K+1时刻的等值覆冰厚度增量，具体是将量化的预报微气象数据代入步骤1中的多元非线性回归模型，计算K+1时刻的等值覆冰厚度增量；步骤3：基于卡尔曼滤波，计算K+1时刻的等值覆冰厚度预测值，并在获取K+1时刻的等值覆冰厚度观测值后，计算K+1时刻的等值覆冰厚度最优估计值。