一种架空输电线路动态容量预测方法

摘要

本发明公开了一种架空输电线路动态容量预测方法，通过过安装在铁塔处的风速传感器测量导线附近实时风速，通过温度传感器测量实时日照辐射温度和环境温度，利用RBM深度学机预测未来1小时、2小时、4小时的风速和日照辐射温度，通过张力计和张力-温度拟合曲线得到导线实时温度，将风速、日照辐射温度预测值和导线实时温度带入导线容量计算模型，得出导线未来1小时、2小时、4小时的容量预测值。与现有神经网络等预测方法相比，有效提高了预测的精度。解决了现有神经网络预测方法输入量极为有限的问题，极大提高了输入量的维度，未来电网大数据分析提供了理论基础。

主权项

一种架空输电线路动态容量预测方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一，利用铁塔上的风速传感器采集的风速数据及国家气象信息中心提供的气象预测风速数据训练风速RMB深度学习机；步骤二，将铁塔上的风速传感器采集的当前时刻的风速和气象预测风速输入风速RMB深度学习机，预测出未来多个时刻的风速；步骤三，利用铁塔上的温度传感器采集的日照辐射温度、环境温度及国家气象信息中心提供的环境温度预报值训练日照辐射温度RMB深度学习机；步骤四，将铁塔上的温度传感器采集的当前时刻的日照辐射温度、环境温度和气象预测环境温度输入日照辐射温度RMB深度学习机，预测出未来多个时刻的日照辐射温度；步骤五，利用安装在导线连接金具处的张力计测得导线的实时张力及实验测得的张力‑温度拟合曲线求出导线的实时温度Tc；步骤六，将所述步骤二预测的风速值、步骤四预测的日照辐射温度值及步骤五求得的导线的实时温度Tc带入导线容量公式，动态预测出导线未来多个时刻的容量。