一种配电网架空输电线污秽沉降指数预测方法

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架空输电线污秽沉降指数预测方法。包括以下步骤：步骤一：建立污秽沉降指数演化系统的时间序列；步骤二：重构时间序列（1）所代表的污秽沉降指数演化非线性动力学系统的相空间；步骤三：计算相空间中下一时刻的相点；步骤四：计算污秽沉降指数预测值。本发明预测精确，通过建立适合工程实际应用的输电线污秽沉降指数预测模型，有效地解决了对污秽沉降指数的精确预测。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

一种配电网架空输电线污秽沉降指数预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：建立污秽沉降指数演化系统的时间序列：在固定时间间隔对污秽沉降量、温度、湿度、风速、PM2.5值进行测量，将污秽沉降量的测量值与历史测量最大值的比作为污秽沉降指数，即：则，在一系列时刻t₁,t₂,...,t_n(n为自然数，n＝1,2,…)得到污秽沉降指数、温度、湿度、风速、PM2.5时间序列：$\left\{\begin{array}{c}{z1}_1,{z1}_2,...,{z1}_n\\ {z2}_1,{z2}_2,...,{z2}_n\\ {z3}_1,{z3}_2,...,{z3}_n\\ {z4}_1,{z4}_2,...,{z4}_n\\ {z5}_1,{z5}_2,...,{z5}_n\end{array}\right.---\left(1\right)$步骤二：重构时间序列(1)所代表的污秽沉降指数演化非线性动力学系统的相空间S_Y：$S_Y=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{PZ}}_1=(z_{\mathrm{1,1}},z_{\mathrm{1,1}-{\tau }_1},...,z_{\mathrm{1,1}-(m_1-1){\tau }_1},...,z_{\mathrm{it},1},z_{\mathrm{it},1-{\tau }_{\mathrm{it}}},...,z_{\mathrm{it},1-(m_{\mathrm{it}}-1){\tau }_{\mathrm{it}}})\\ ...\\ {\mathrm{PZ}}_i=(z_{1,i},z_{1,i-{\tau }_1},...,z_{1,i-(m_1-1){\tau }_1},...,z_{\mathrm{it},i},z_{\mathrm{it},i-{\tau }_{\mathrm{it}}},...,z_{\mathrm{it},i-(m_{\mathrm{it}}-1){\tau }_{\mathrm{it}}})\\ ...\\ {\mathrm{PZ}}_N=(z_{1,N},z_{1,N-{\tau }_1},...,z_{1,N-(m_1-1){\tau }_1},...,z_{\mathrm{it},N},z_{\mathrm{it},N-{\tau }_{\mathrm{it}}},...,z_{\mathrm{it},N-(m_{\mathrm{it}}-1){\tau }_{\mathrm{it}}})\end{array}\right.---\left(2\right)$PZ_i为重构的时间序列相空间相内的相点，i＝1,2,…,N，N表示第N时刻，τ_it和m_it为第it个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+...+m₅；第it个时间序列的嵌入维数m_it由下式决定：$M\left(m_{\mathrm{it}}\right)=\frac{1}{N-m_{\mathrm{it}}\tau }\underset{i=1}{\overset{N-m_{\mathrm{it}}\tau }{\Sigma }}\alpha (i,m_{\mathrm{it}})---\left(3\right)$其中：$\alpha (i,m_{\mathrm{it}})=\frac{{\mathrm{PZ}}_i(m_{\mathrm{it}}+1)-{\mathrm{PZ}}_{n(i,m_{\mathrm{it}})}(m_{\mathrm{it}}+1)}{{\mathrm{PZ}}_i\left(m_{\mathrm{it}}\right)-{\mathrm{PZ}}_{n(i,m_{\mathrm{it}})}\left(m_{\mathrm{it}}\right)},$PZ_i(m_it+1)是(m_it+1)维重构的系统相空间中的第i个相点，n(i,m_it)是在m_i维系统相空间中使相点是相点PZ_i(m_it)的最邻近点的整数，it＝1,2,…,5；延迟时间τ_it的选择采用自相关函数法，选取自相关函数：$C_{\mathrm{zz}}^{m_{\mathrm{it}}}\left({\tau }_{\mathrm{it}}\right)=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{m_{\mathrm{it}}-1}{\Sigma }}({\mathrm{PZ}}_i-\overline{\mathrm{PZ}})({\mathrm{PZ}}_{i+j{\tau }_{\mathrm{it}}}-\overline{\mathrm{PZ}})---\left(4\right)$取自相关函数第一个过零点时对应的τ_it为延迟时间，其中，j＝1,2,…,m_it‑1；步骤三：计算相空间中下一时刻的相点：在相空间S_Y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：${\mathrm{PZ}}_C^{\prime }=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\mathrm{RZ}}_i{e}^{-L(d_i-d_{\min })}}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{e}^{-L(d_i-d_{\min })}}---\left(5\right)$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：计算污秽沉降指数预测值：将步骤三中计算得到的PZ′_C作为相空间(2)中的第N+1个相点PZ_N+1，则可得：$S_Y=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{PZ}}_1=(z_{\mathrm{1,1}},z_{\mathrm{1,1}-{\tau }_1},...,z_{\mathrm{1,1}-(m_1-1){\tau }_1},...,z_{\mathrm{it},1},z_{\mathrm{it},1-{\tau }_{\mathrm{it}}},...,z_{\mathrm{it},1-(m_{\mathrm{it}}-1){\tau }_{\mathrm{it}}})\\ ...\\ {\mathrm{PZ}}_i=(z_{1,i},z_{1,i-{\tau }_1},...,z_{1,i-(m_1-1){\tau }_1},...,z_{\mathrm{it},i},z_{\mathrm{it},i-{\tau }_{\mathrm{it}}},...,z_{\mathrm{it},i-(m_{\mathrm{it}}-1){\tau }_{\mathrm{it}}})\\ ...\\ {\mathrm{PZ}}_N=(z_{1,N},z_{1,N-{\tau }_1},...,z_{1,N-(m_1-1){\tau }_1},...,z_{\mathrm{it},N},z_{\mathrm{it},N-{\tau }_{\mathrm{it}}},...,z_{\mathrm{it},N-(m_{\mathrm{it}}-1){\tau }_{\mathrm{it}}})\\ {\mathrm{PZ}}_{N+1}=(z_{1,N+1},z_{1,N+1-{\tau }_1},...,z_{1,N+1-(m_1-1){\tau }_1},...,z_{\mathrm{it},N+1},z_{\mathrm{it},N+1-{\tau }_{\mathrm{it}}},...,z_{\mathrm{it},N+1-(m_{\mathrm{it}}-1){\tau }_{\mathrm{it}}})\end{array}---\left(6\right)\right.$令τ_it＝1(it＝1,2,…,5)，可得z_1,N+1即为污秽沉降指数预测值。