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气象与输电线路缺陷关联分析模型模型体验

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一、模型应用

随着工业化进程和电力行业的快速发展,电力系统在能源供用体系中起到不可替代的作用,而输电线路是保障电力系统远距离输送能源的重要环节。由于输电线路的组成部件,如导线、架空地线、绝缘子、金具、杆塔、接地装置等大都暴露在外,随着季节的交替,极端恶劣的自然灾害的发生,对输电线路造成非常大的危害。2008 1 月中、下旬发生的极端恶劣暴风雪天气对我国南方电网、华中和华东(部分)电网安全运行构成严重威胁,发生电网局部瓦解。恶劣天气出现的概率虽然低,但处于恶劣天气条件下,输电线路发生故障的概率明显增加。一旦输电线路发生故障时,可能造成电网大面积的停电现象,对现代生活、生产造成重大影响,甚至是无可挽回的经济损失。而输电线路上发生的故障,是基于缺陷的前提下。一旦没有及时发现缺陷或者及时处理缺陷,在外部环境的影响下,将会转变成故障,造成严重的影响与损失。

通过采集天气数据以及输电线路缺陷数据,试分析缺陷与气象数据,获取与气象因子有关的缺陷类别;利用数据挖掘算法,分析气象因子与输电线路缺陷的关联关系;使用关联结果对缺陷进行预警,在灾害性天气下为电力系统及时发布可靠的预警信息,提前做好防范措施。

                                              气象1.jpg

二、实现流程

在恶劣气象条件下或者气象条件急剧变化时,各气象因素会影响电网运行状态。根据电力部门多年收集的数据以及从长期的实践经验可知,雷电、台风、暴雨、覆冰、高温、寒潮等灾害性天气对电网的发电、输送和消费等都会造成较大影响。在恶劣天气条件下,输电线路发生故障的概率明显增加。例如在低温雨雪天气下,由于湿度过高,大量水汽凝聚在导线表面造成覆冰。由覆冰引起的输电线路倒杆()、断线等故障会给电力系统的输电线路造成重大的损害,严重影响电网的安全稳定运行和供电系统运行的可靠性。

因此在气象灾害的基础上,结合电网生产运行实际情况,归纳定义出电网气象灾害。最常见的气象要素包括温度、相对湿度、降水量、风力和气压。对于输电线路的缺陷发生与气象因素之间的关系,传统的做法是凭借多年的经验进行判断。判断在特定的气象下,某些线路上发生某种缺陷的概率比较大,在进行日常巡检时,需要重点注意这些线路上缺陷的发生。本案例采用数据挖掘的技术,分析气象与输电线路缺陷的关系,实现了在灾害天气下能够及时向电力系统发布可靠的预警信息,从而支持管理者在灾害天气中的做出相关决策。

本案例的总体流程如图。

气象2.png

由图可知,气象与输电线路缺陷关联分析主要包括以下步骤:

1.       从电力系统及某气象站进行选择性抽取形成历史数据,并从气象站中定时抽取形成定时判断数据。

2.       1)形成的两个数据集进行数据探索分析与预处理,包括数据分布分析,数据属

3.       性规约、数据清洗和属性构造。

4.       利用 2)形成的建模数据,采用 HotSpot 算法对其进行分析。对每个不同的缺陷与气象因子进行关联分析,获得气象因子与缺陷之间的关系。

5.       应用模型结果,通过关联结果判断定时天气数据,将判断的结果发布预警信息,提醒用户重点关注。

三、核心技术

·           Hotspot关联分析

·           数据探索

四、运行环境

WindowsLinuxmac OS64位或32位操作系统,CPU4GBGPU更好),R3.1.1及以上。

五、资源展示

气象3.png

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