一種引入空氣質(zhì)量指數(shù)的絕緣子等值鹽密度預測模型的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及電力絕緣子污穢預測領域，尤其涉及一種引入空氣質(zhì)量指數(shù)的絕緣子 等值鹽密度預測模型。
【背景技術】
[0002] 絕緣子在高壓電的電磁場作用下強烈放電即污閃現(xiàn)象，對高壓輸電線路復合絕緣 子的安全穩(wěn)定運行造成了影響。隨著我國工業(yè)的發(fā)展，大氣污染物逐年增多，加劇了絕緣子 表面污穢物的堆積，使得污閃的風險日益增大?？諝馕廴緦秃辖^緣子的影響體現(xiàn)在其表 面積污量的增加和濕沉降會增加絕緣子的泄漏電流、降低閃絡電壓兩個方面。隨著污染的 加重，污閃事故僅次于雷害事故占電網(wǎng)事故總數(shù)的第二位，但其所造成的損失卻是雷害事 故的十倍，從而造成了極大的經(jīng)濟損失，也對社會造成了不良的影響。因此，預測甚至預防 污閃事故對于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行是極具價值的。而研究絕緣子污穢累積規(guī)律、建立動態(tài) 預測模型對預防污閃事故具有重要意義。
[0003] 針對絕緣子污穢的累積情況，國內(nèi)外學者探索不同的絕緣子類型、氣象條件、大氣 污染等因素與等值鹽密度（ESDD:equivalent salt deposit density)之間的定性關系。經(jīng) 典的等值鹽密度累計規(guī)律公式如下：
[0004] ESDD = AX (1-KXexp (-t/τ )) (1)
[0005] 其中，A為飽和等值鹽密度（mg/cm2)，與絕緣子的結構型號和運行環(huán)境有關；K為 常數(shù)；t為積污時間；τ為表征積污速率的常數(shù)。該模型能準確地預測外界環(huán)境不發(fā)生變化 的情況下，絕緣子污穢的累積量。但忽略了空氣污染程度對等值鹽密累積的動態(tài)影響，而現(xiàn) 有研究表明污穢累積速度與空氣污染存在正相關關系，同時空氣污染情況能在較短時間內(nèi) 出現(xiàn)較大變化，因此經(jīng)典模型中的積污速率τ應該動態(tài)的進行變化。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明針對現(xiàn)有技術的不足，提供一種引入空氣質(zhì)量指數(shù)的絕緣子等值鹽密度預 測模型，基于數(shù)據(jù)同化理論通過引入以AQI (空氣質(zhì)量指數(shù)）來動態(tài)定量地表征積污速率模 型。
[0007] 本發(fā)明的技術方案：一種引入空氣質(zhì)量指數(shù)的絕緣子等值鹽密度預測模型，其特 征在于，包括以下步驟：
[0008] 步驟一，利用積分方程對經(jīng)典預測模型進行參數(shù)動態(tài)化處理；
[0009] 步驟二，引入空氣質(zhì)量指數(shù)作為驅(qū)動因子對積污速率τ進行動態(tài)估算，突出積污 速率與空氣污染程度的動態(tài)關系；
[0010] 步驟三，采用模擬退火算法對模型參數(shù)進行全局最優(yōu)估計，建立高精度的等值鹽 密度預測模型；
[0011] 所述步驟一的經(jīng)典預測模型為：
[0012] ESDD = AX (1-KXexp (-t/τ )) (1)
[0013] 其中，ESDD為等值鹽密度，A為飽和等值鹽密度，A與絕緣子的結構型號和運行環(huán) 境有關；K為常數(shù)；t為積污時間；τ為表征積污速率的常數(shù)；公式（1)忽略了空氣污染程度 對等值鹽密累積的動態(tài)影響，
[0014] 需要對經(jīng)典模型進行切線型離散化處理，將ESDD累積量為時間的函數(shù)S(t)，且假 設零時刻時，累計鹽密為〇,將經(jīng)驗公式（1)改為式（2)，如下：
[0015] Sk= A (1-exp (-k/ τ )) (2)
[0016] 忽略污染程度變化對積污速率的影響，并假定積污速率為積污時間的函數(shù)，將公 式（2)化為積分方程可得：
[0017]
〇：)
[0018] 且
[0019] S(O)=O (4)
[0020] 當降水等氣象要素和大氣污染程度發(fā)生變化時，積污速率τ是和氣象要素、大氣 污染程度有著較為復雜的關系，將任意時刻的ESDD的增長速率表示為該時刻ESDD的函數(shù)， 對式（3)進行前向差分可得k+Ι時刻ESDD，表示為：
[0021] P
[0022]
[0023] (6)
[0024] 通過對連續(xù)模型的積分離散化，使得相鄰時間段ESDD的增量為參數(shù)A和τ的函 數(shù)，根據(jù)式（6)對下一天的ESDD進行預測。
[0025] 采用空氣質(zhì)量指數(shù)作為大氣污染程度的指標量，
[0026] τ為隨時間變化的大氣環(huán)境污染指數(shù)有關的函數(shù)，則公式（6)可寫作：
[0027] (T)
[0028]
[0029]
[0030] 式中，AQI為當?shù)氐趉天的空氣質(zhì)量指數(shù)，m、η為模型參數(shù)，且為常數(shù)。
[0031] 根據(jù)已測得的數(shù)據(jù)和每日當?shù)乜諝赓|(zhì)量指數(shù)的監(jiān)測數(shù)據(jù)選擇模擬退火算法擬合 出飽和等值鹽密A (mg/cm2)，常數(shù)m和η三個參數(shù)的全局最優(yōu)估計值。
[0032] 本發(fā)明具有以下優(yōu)點和積極效果：
[0033] (1)消除了經(jīng)典等值鹽密度累計規(guī)律公式認為積污速率是與時間無關常數(shù)的錯 誤，避免了新誤差的帶入；
[0034] (2)模型離散化后，就可以根據(jù)天氣因素對模型參數(shù)進行動態(tài)地調(diào)整；
[0035] (3)發(fā)展了積污速率隨時間變化的大氣環(huán)境污染指數(shù)有關的函數(shù)；
[0036] (4)采用AQI (空氣質(zhì)量指數(shù)）作為大氣污染程度的指標量；
[0037] (5)空氣質(zhì)量指數(shù)的監(jiān)測值不僅易于獲取，而且空氣質(zhì)量指數(shù)能代表首要污染物 的特性也增強了模型的魯棒性。
【附圖說明】
[0038] 圖1為本發(fā)明一種引入空氣質(zhì)量指數(shù)的絕緣子等值鹽密度預測模型的流程圖；
[0039] 圖2為2012年6月陽灘線001號、053號、069號、熱乳線018號、熱和線003號在 線監(jiān)測數(shù)據(jù)擬合和本發(fā)明模型預測結果；
[0040] 圖3為2013年1月陽灘線001號、053號、069號、熱乳線018號、熱和線003號在 線監(jiān)測數(shù)據(jù)擬合和本發(fā)明模型預測結果；
[0041] 圖4為分別利用本發(fā)明模型與經(jīng)典模型，對等值鹽密的預測值與實測值的平均絕 對誤差對比；
[0042] 圖5為分別利用本發(fā)明模型與經(jīng)典模型，對等值鹽密的預測值與實測值的均方根 誤差對比。
【具體實施方式】
[0043] 下面結合附圖對本發(fā)明進一步說明：
[0044] 1、絕緣子等值鹽密度的經(jīng)典預測模型為：
[0045] ESDD = AX (1-KXexp (-t/τ )) (1)
[0046] 其中，ESDD 為等值鹽密度（equivalent salt deposit density)，Α 為飽和等值鹽 密度（mg/cm2)，與絕緣子的結構型號和運行環(huán)境有關；K為常數(shù)；t為積污時間；τ為表征積 污速率的常數(shù)；但公式（1)忽略了空氣污染程度對等值鹽密累積的動態(tài)影響?，F(xiàn)有研究表 明污穢累積速度與空氣污染存在正相關，而空氣污染情況能在較短時間內(nèi)出現(xiàn)較大變化， 因此經(jīng)典模型中的積污速率τ應該動態(tài)的進行變化。
[0047] 2、模型參數(shù)的動態(tài)化
[0048] 雖然經(jīng)典模型能在一定程度上反映絕緣子等值鹽密隨時間的累積規(guī)律，但其僅僅 在已有的數(shù)據(jù)上進行反演，并沒有引入實時更新的數(shù)據(jù)對模型進行調(diào)整。隨著時間變化而 變化的大氣污染、降水等因素會使得積污速率不再是常量，進而推導出的累積規(guī)律也不再 是一條積污時間的負指數(shù)函數(shù)。數(shù)據(jù)同化作為一種連接數(shù)據(jù)與模型模擬預測的關鍵思想， 表明累積規(guī)律應該是以天為單位的分段函數(shù)。
[0049] 因此，需要對經(jīng)典模型進行切線型離散化處理，將ESDD累積量為時間的函數(shù) S (t)，且假設零時刻時，累計鹽密為0。將經(jīng)驗公式（1)改為式（2)，如下：
[0050] Sk= A (1-exp (-k/ τ )) (2)
[0051] 忽略污染程度變化對積污速率的影響，并假定積污速率為積污時間的函數(shù)，將公 式（2)化為積分方程可得：
[0052]
_
[0053] 且