空气击穿电压的预测方法与装置

摘要

本发明公开了一种空气击穿电压的预测方法与装置，采用主成分分析法对多个气象指标进行降维，再通过加权叠加，得到一维的大气放电综合指数，该指数能真实地反映各气象指标的综合特性。计算出未来某时间的大气放电综合指数后，参照往期空气击穿电压与当时大气放电综合指数的关系和规律，可以预测出未来空气击穿电压的变化趋势，且预测过程简单，预测结果准确有效。

主权项

1.一种空气击穿电压的预测方法，其特征在于，包括：记录空气击穿电压与气象指标的历史数据，根据气象指标的历史数据计算当时的大气放电综合指数；分析历史空气击穿电压与历史大气放电综合指数的关系；获取待预测时间的气象指标的预测数据，据此计算待预测时间的大气放电综合指数；参照历史空气击穿电压与历史大气放电综合指数的关系，根据待预测时间的大气放电综合指数，预测待预测时间的空气击穿电压，大气放电综合指数的计算方法如下：建立气象指标主成分分析法数学模型：$\left\{\begin{array}{c}{z}_1=l_{11}{x}_1+l_{12}{x}_2+...l_{1p}{x}_p\\ z_2=l_{21}{x}_1+l_{22}{x}_2+...l_{2p}{x}_p\\ .....................\\ z_m=l_{m1}{x}_1+l_{m2}{x}_2+...l_{\mathrm{mp}}{x}_p\end{array}\right.$x₁,x₂,...,x_p表示p个原气象指标，z₁,z₂，...，z_m（m≤p)表示m个主成分气象指标，l_ij(i=1,2，...,m；j＝1,2，...,p)表示原气象指标x_j在主成分气象指标z_i上的载荷;计算所述数学模型的相关参数，具体过程如下：计算原气象指标相关系数矩阵$R=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& ...& r_{1p}\\ r_{21}& r_{22}& ...& r_{2p}\\ .& & & .\\ .& & ...& .\\ .& & & .\\ r_{p1}& r_{p2}& ...& r_{\mathrm{pp}}\end{array}\right]$r_ij（i，j=1,2，...,p)为原气象指标x_i与x_j的相关系数，其计算公式为：$r_{\mathrm{ij}}=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}(x_{\mathrm{ki}}-\overline{x_i})(x_{\mathrm{kj}}-\overline{x_j})}{\sqrt{\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}{(x_{\mathrm{ki}}-\overline{x_i})}^2\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}{(x_{\mathrm{kj}}-\overline{x_j})}^2}}$计算所述数学模型中原气象指标的特征值与特征向量：通过解特征方程｜λI-R｜=0求出特征值λ_i（i=1,2，...,m)，并使其按大小顺序排列，再分别求出对应于特征值λ_i的特征向量z_i（i=1,2，...,m)；计算主成分气象指标的贡献率及累计贡献率：主成分气象指标z_i的贡献率:$a_i={\lambda }_i/\underset{k=1}{\overset{p}{\Sigma }}{\lambda }_k(i=\mathrm{1,2}...m)$主成分气象指标z_i的累计贡献率取累计贡献率达预定值的特征值λ₁,λ₂…λ_m，将其对应的第一，第二，……，第m（m≤p)个主成分作为主成分气象指标；采用主成分回归法求解所述数学模型，得到大气放电综合指数：对所述数学模型，以各个主成分气象指标的贡献率为权进行分项叠加，各个主成分气象指标加权后再将其综合得到大气放电综合指数Y：$Y=\underset{n=1}{\overset{m}{\Sigma }}{l}_{n1}{a}_n{x}_1+\underset{n=1}{\overset{m}{\Sigma }}{l}_{n2}{a}_n{x}_2+\underset{n=1}{\overset{m}{\Sigma }}{l}_{n3}{a}_n{x}_3...+\underset{n=1}{\overset{m}{\Sigma }}{l}_{\mathrm{np}}{a}_n{x}_p.$