專利名稱：一種輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及輸電線路動(dòng)態(tài)增容技術(shù)，尤其涉及一種輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長，用電負(fù)荷增長迅速，一些線路受到輸送容量熱穩(wěn)定限額的制約，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足電網(wǎng)實(shí)際的需要，而建設(shè)新的線路走廊投資巨大、建設(shè)周期長。因此，在確保系統(tǒng)穩(wěn)定、設(shè)備安全的前提下，對線路運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，及時(shí)對輸電線路的熱穩(wěn)定限額進(jìn)行調(diào)整，可最大限度地發(fā)揮輸電線路的負(fù)載能力，減少輸電設(shè)備的投資，對滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速增長有著積極的作用。
輸電線路動(dòng)態(tài)增容技術(shù)是目前最經(jīng)濟(jì)、最環(huán)保的提高線路輸送容量方案，也是實(shí)現(xiàn)輸電智能化核心價(jià)值和目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)之一。簡單來說，輸電線路的輸電容量主要受導(dǎo)線和金具在高溫下的變形和疲勞限制，但是，各線路運(yùn)行環(huán)境不同，其允許的溫升是不同的。在線路設(shè)計(jì)中，一般都考慮在最苛刻條件下校核線路的最大輸送容量，與實(shí)際條件相比，設(shè)計(jì)過程中采用的數(shù)據(jù)都有一定的裕度，因而，線路一般都存在潛在的輸送容量。當(dāng)前， 輸電線路動(dòng)態(tài)增容系統(tǒng)在國家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)都有試點(diǎn)的應(yīng)用，但實(shí)際應(yīng)用于調(diào)度時(shí)還有不少問題待解決，其中線路動(dòng)態(tài)容量的在線學(xué)習(xí)和短期預(yù)測是實(shí)現(xiàn)基于動(dòng)態(tài)增容的實(shí)時(shí)調(diào)度運(yùn)行以及制定調(diào)度計(jì)劃的關(guān)鍵功能和重要依據(jù)。發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)中的輸電線路動(dòng)態(tài)增容技術(shù)在設(shè)計(jì)時(shí)所存在的上述缺陷，本發(fā)明提供了一種輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法。
依據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法，包括以下步驟
建立第一RBF (Radial Basis Function,徑向基函數(shù))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而對第一輸入?yún)?shù)進(jìn)行在線預(yù)測，以得到第一預(yù)測數(shù)值；
建立第二 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而對第二輸入?yún)?shù)進(jìn)行在線預(yù)測，以得到第二預(yù)測數(shù)值；
獲取導(dǎo)線溫度數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)電流；以及
依據(jù)IEEE738標(biāo)準(zhǔn)，利用所述第一預(yù)測數(shù)值、所述第二預(yù)測數(shù)值、導(dǎo)線溫度數(shù)據(jù)以及電流，在線預(yù)測所述輸電線路的動(dòng)態(tài)容量。
在其中的一實(shí)施例中，第一輸入?yún)?shù)為風(fēng)速，第二輸入?yún)?shù)為日照輻射溫度。
在其中的一實(shí)施例中，第一預(yù)測數(shù)值為{vt+lh，vt+2h, vt+4h}，以及所述第二預(yù)測數(shù)值為iTst+lh，Tst+2h, Tst+4h}，其中，{vt+lh, vt+2h, vt+4h}分別為t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的風(fēng)速預(yù)測值，{Tst+lh, Tst+2h, Tst+4h}分別為t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的日照輻射溫度預(yù)測值。
在其中的一實(shí)施例中，第一 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層由4個(gè)神經(jīng)元組成{vt，V t+lh, V t+2h, V t+4h}，它們分別表示t時(shí)刻的風(fēng)速測量值、t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的風(fēng)速預(yù)報(bào)值；所述第一 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層由3個(gè)神經(jīng)元組成伐，它們分別表示t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的風(fēng)速預(yù)測值。
在其中的一實(shí)施例中，第二RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層由5個(gè)神經(jīng)元組成{Tst，Tat, T' a t+lh, T' at+2h, T' at+4h}，它們分別表示t時(shí)刻的日照輻射溫度測量值、t時(shí)刻環(huán)境溫度測量值、 t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的環(huán)境溫度預(yù)報(bào)值；所述第二 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層由3個(gè)神經(jīng)元組成^^之仏尤+^，它們分別表示t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的日照輻射溫度預(yù)測值。
在其中的一實(shí)施例中，根據(jù)實(shí)時(shí)測得的導(dǎo)線張力數(shù)據(jù)以及導(dǎo)線張力和導(dǎo)線溫度的關(guān)系擬合曲線來獲得所述導(dǎo)線溫度數(shù)據(jù)。
在其中的一實(shí)施例中，利用數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測控制(Supervisory Control And Data Acquisition, SCADA)系統(tǒng)來采集所述實(shí)時(shí)電流。
采用本發(fā)明的輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法，無需更改原有的配置參數(shù)就能適用于不同的季節(jié)容量的在線學(xué)習(xí)和預(yù)測。此外，該在線預(yù)測方法能為調(diào)度人員提供非常寶貴的未來短期的線路容量預(yù)測信息，為電力緊張地區(qū)、負(fù)荷高峰時(shí)期、事故短時(shí)超負(fù)荷運(yùn)行、風(fēng)電接入等情況下電網(wǎng)的智能調(diào)度提供有效控制手段，對提高電力系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性具有積極作用。


在參照附圖閱讀了本發(fā)明的具體實(shí)施方式
以后，將會(huì)更清楚地了解本發(fā)明的各個(gè)方面。其中，
圖1示出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理示意圖2示出基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸電線路動(dòng)態(tài)容量進(jìn)行在線預(yù)測的原理圖3示出將風(fēng)速采集數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時(shí)，I小時(shí)、2小時(shí)和4小時(shí)內(nèi)的風(fēng)速預(yù)測曲線圖4示出將日照輻射溫度作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時(shí)，I小時(shí)、2小時(shí)和4小時(shí)內(nèi)的日照輻射溫度預(yù)測曲線圖5示出輸電線路中的導(dǎo)線溫度和張力的關(guān)系曲線；
圖6示出選取實(shí)際測量的典型夏季數(shù)據(jù)，并根據(jù)IEEE738標(biāo)準(zhǔn)對I小時(shí)、2小時(shí)和 4小時(shí)內(nèi)的輸電線路動(dòng)態(tài)容量模擬在線預(yù)測的曲線圖7示出選取實(shí)際測量的典型冬季數(shù)據(jù)，并根據(jù)IEEE738標(biāo)準(zhǔn)對I小時(shí)、2小時(shí)和 4小時(shí)的輸電線路動(dòng)態(tài)容量模擬在線預(yù)測的曲線圖。
具體實(shí)施方式
為了使本申請所揭示的技術(shù)內(nèi)容更加詳盡與完備，可參照附圖以及本發(fā)明的下述各種具體實(shí)施例，附圖中相同的標(biāo)記代表相同或相似的組件。然而，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，下文中所提供的實(shí)施例并非用來限制本發(fā)明所涵蓋的范圍。此外，附圖僅僅用于示意性地加以說明，并未依照其原尺寸進(jìn)行繪制。
在對本發(fā)明的具體實(shí)施方式
進(jìn)行詳細(xì)描述之前，首先對RBF (Radial BasisFunctions，徑向基函數(shù))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理予以簡要說明。如圖1所示，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括三層結(jié)構(gòu)，即，輸入層、隱藏層和輸出層，每層的神經(jīng)元與其他層的神經(jīng)元之間全連接。輸入變量無權(quán)重的直接分配給輸入層的神經(jīng)元，隱藏層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)被稱為RBF。RBF與BP網(wǎng)絡(luò)中廣泛應(yīng)用的sigmoid函數(shù)類似。假設(shè)輸入層、隱藏層和輸出層神經(jīng)元數(shù)量分別為Ii1, nh 和n。，隱藏層的傳遞函數(shù)選擇被最廣泛應(yīng)用的高斯函數(shù)，第j個(gè)隱藏層神經(jīng)元在輸入變量xk 時(shí)的輸出為
權(quán)利要求
1.一種輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法，其特征在于，所述在線預(yù)測方法包括以下步驟 建立第一 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而對第一輸入?yún)?shù)進(jìn)行在線預(yù)測，以得到第一預(yù)測數(shù)值； 建立第二 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而對第二輸入?yún)?shù)進(jìn)行在線預(yù)測，以得到第二預(yù)測數(shù)值； 獲取導(dǎo)線溫度數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)電流；以及 利用所述第一預(yù)測數(shù)值、所述第二預(yù)測數(shù)值、導(dǎo)線溫度數(shù)據(jù)以及電流，在線預(yù)測所述輸電線路的動(dòng)態(tài)容量。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法，其特征在于，所述第一輸入?yún)?shù)為風(fēng)速，所述第二輸入?yún)?shù)為日照輻射溫度。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法，其特征在于，所述第一預(yù)測數(shù)值為{Vt+lh，vt+2h, vt+4h}，以及所述第二預(yù)測數(shù)值為{Tst+lh，Tst+2h, Tst+4h}，其中，{vt+lh, vt+2h, vt+4h}分別為t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的風(fēng)速預(yù)測值，{Tst+lh, Tst+2h, Tst+4h}分別為t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的日照輻射溫度預(yù)測值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法，其特征在于，所述第一RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層由4個(gè)神經(jīng)元組成{vt，v' t+lh，v' t+2h，v' t+4h}，它們分別表示t時(shí)刻的風(fēng)速測量值、t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的風(fēng)速預(yù)報(bào)值；所述第一 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層由3個(gè)神經(jīng)元組成代+]f!，bA，U，它們分別表示t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的風(fēng)速預(yù)測值。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法，其特征在于，所述第二RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層由5個(gè)神經(jīng)元組成{Tst，Tat, T/ at+lh, T/ at+2h, T/ at+4h}，它們分別表示t時(shí)刻的日照輻射溫度測量值、t時(shí)刻環(huán)境溫度測量值、t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的環(huán)境溫度預(yù)報(bào)值；所述第二 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層由3個(gè)神經(jīng)元組成|t+iA，t+2A，t4，它們分別表示t時(shí)刻之后3個(gè)預(yù)定時(shí)刻的日照輻射溫度預(yù)測值。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法，其特征在于，根據(jù)實(shí)時(shí)測得的導(dǎo)線張力數(shù)據(jù)以及導(dǎo)線張力和導(dǎo)線溫度的關(guān)系擬合曲線來獲得所述導(dǎo)線溫度數(shù)據(jù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法，其特征在于，利用數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測控制系統(tǒng)來采集所述實(shí)時(shí)電流。
全文摘要
本發(fā)明提供一種輸電線路動(dòng)態(tài)容量的在線預(yù)測方法，包括建立第一RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對第一輸入?yún)?shù)進(jìn)行在線預(yù)測得到第一預(yù)測數(shù)值；建立第二RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對第二輸入?yún)?shù)進(jìn)行在線預(yù)測得到第二預(yù)測數(shù)值；獲取導(dǎo)線溫度數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)電流；依據(jù)IEEE738標(biāo)準(zhǔn)，利用第一和第二預(yù)測數(shù)值、導(dǎo)線溫度數(shù)據(jù)以及電流，在線預(yù)測輸電線路的動(dòng)態(tài)容量。采用本發(fā)明，無需更改原有的配置參數(shù)就能適用于不同的季節(jié)容量的在線學(xué)習(xí)和預(yù)測。此外，該方法能為調(diào)度人員提供非常寶貴的未來短期的線路容量預(yù)測信息，為電力緊張地區(qū)、負(fù)荷高峰時(shí)期、事故短時(shí)超負(fù)荷運(yùn)行、風(fēng)電接入等情況下電網(wǎng)的智能調(diào)度提供有效控制手段，對提高電力系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性具有積極作用。
文檔編號G06N3/02GK102982393SQ20121045224
公開日2013年3月20日 申請日期2012年11月9日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月9日
發(fā)明者孫旭日, 盛戈皞, 李啟昌, 劉亞東, 張洪偉, 孟昭利, 孫岳, 江秀臣 申請人:山東電力集團(tuán)公司聊城供電公司, 上海交通大學(xué), 國家電網(wǎng)公司