基于时间序列分析与卡尔曼滤波的输电线路覆冰短期预测

被引：39

作者：

黄新波 ^{[1
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李弘博 ^{[1
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朱永灿 ^{[2
]}

王玉鑫 ^{[1
]}

郑心心 ^{[1
]}

王一各 ^{[1
]}

机构：

[1] 西安工程大学电子信息学院

[2] 西安电子科技大学机电工程学院

来源：

高电压技术 | 2017年 / 43卷 / 06期

关键词：

输电线路; 覆冰预测; 时间序列; 卡尔曼滤波; 遗传算法;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.20170527027

中图分类号：

TM752 [导线的架设、施工];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

为降低输电线路覆冰事故的影响,对输电线路覆冰厚度进行准确的短期预测将能够有效地指导电网抗冰工作。为此从输电线路覆冰是一种时间累积过程的角度出发,提出了一种基于时间序列分析与卡尔曼滤波算法混合的线路覆冰短期预测模型。模型利用导线覆冰量的时间数据序列所具有的自相关性和时序性,有效减少了现有覆冰预测模型由于测量到的各种微气象因素存在的误差累积到覆冰预测结果中的影响。最后,通过搭建的电力系统微气候模拟平台进行模拟覆冰试验来对预测模型进行了验证,其短期预测平均绝对误差为0.78%。同时,通过从贵州电网在线监测系统上提取实际覆冰数据,验证了预测模型的短期预测平均绝对误差为2.58%。这证实了该模型的有效性,能够为输电线路除冰工作提供参考。

引用

页码：1943 / 1949

页数：7

共 16 条

[1] 基于遗传算法与模糊逻辑融合的线路覆冰预测 [J].