[发明专利]一种基于监督学习的输电线路舞动分级预警方法

摘要

本发明公开了一种基于监督学习的输电线路舞动分级预警方法，属于电力系统的架空输电线路故障防治领域。首先利用滑动时间窗口对温度、湿度数据进行修正，并将风向调整为与导线轴向的夹角，再计算不同微气象元素对舞动振幅的影响权重和综合影响因子，通过K‑means聚类算法利用综合影响因子进行样本筛选。将微气象元素作为输入，振幅数据作为输出，构建基于监督学习算法的舞动预测模型进而得到预测结果。将本发明所述方法与经典算法进行对比，通过评判预测误差和预测成效，证明了本发明中GA‑BP与SVM复合算法的输电线路舞动预测模型的优越性。本发明的舞动预测结果与实际状态吻合程度高，能够预估舞动振幅并实现舞动分级预警功能，可以提前发出预警信息。运维人员能够灵活制定巡检策略和防舞措施，保障输电线路安全稳定运行。