[发明专利]输电线路在线防冰融冰超短期精准预测方法

摘要

一种输电线路在线防冰融冰超短期精准预测方法。在自融冰导线在线监测设备上进行预测。在模拟自制热导线上采集覆冰重量数据，在气象观测设备上采集风速、降雨强度气象数据。预测方法包括数据获取、构建参数约束模型、参数预测模型、覆冰重量预测、预测数据可信度判断和覆冰厚度增加值预测。覆冰重量预测是通过采集到的模拟自制热导线重量增加值、降雨强度、平均风速在参数约束模型中计算液水因子。通过参数预测模型模型预测降雨强度、平均风速、液水因子、并通过上述参数预测覆冰重量和覆冰厚度。本发明对输电电路未来覆冰状态提供超短期精准分析，为防冰融冰控制提供未来覆冰预测精准信息，有效防止突发天气灾害对输电线路造成重大损失。

主权项

1.一种输电线路在线防冰融冰超短期精准预测方法，在自融冰导线在线监测设备上进行预测，在线监测设备含现场导线传感装置和模拟导线监测系统，模拟导线监测系统中含有模拟自制热导线,其特征在于：模拟自制热导线与输电线路自制热导线采用相同的型号，在模拟自制热导线上采集覆冰重量数据；在气象观测设备上采集风速、降雨强度气象数据；预测方法包括数据获取、构建参数预测模型和参数约束模型、覆冰重量预测、预测数据可信度判断和覆冰厚度增加值预测；所述数据获取：数据获取为采集模拟自制热导线重量增加值、采集气象数据；模拟自制热导线重量增加值是在T分钟内，模拟导线的重量增加值；采集气象数据数据为：T分钟内，平均降雨强度；平均风速；根据参数约束关系，计算液水因子；数据采集为每T分钟采集一次，总共采集M次；所述构建参数预测模型是利用采集的数据以及计算得到的参数,建立包括序列初始数据、计算测量累加序列A,计算均值序列Z；形成结构矩阵B，结构矩阵B为(M‑1)×2矩阵，形成测量向量Y，测量向量Y为M‑1维列向量，计算系数向量C，系数向量C为2维列向量，计算还原累加数据:Das(i)称为还原累加数据，计算还原数据：Ds(i)称为还原数据，计算预测数据，预测数据分为预测累加数据Dar(i)和预测数据Dr(i)的参数数据预测模型；参数预测为测量数据后的N个数据，数据之间间隔时间为T分钟,预测数据分为预测累加数据Dar(i)和预测数据Dr(i)，i＝1,2,3,4,……,N；所述参数约束模型是指液水因子、覆冰重量、降雨强度、平均风速之间的约束关系，用覆冰重量、降雨强度、平均风速来计算液水因子；所述覆冰重量增加量预测是利用所预测参数，根据参数约束关系对覆冰重量预测；所述预测数据可信度判断是利用可信度判断因子进行判断；所述覆冰厚度增加值预测每隔T分钟内，模拟导线覆冰厚度的增加值进行判断。