基于微气象的输电线路覆冰过程综合辨识方法
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图片说明： 1输电线路覆冰过程综合辨识方法概述系统辨识是通过辨识建立数学模型来表征系统输入输出关系，并建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变情况［13］．本文以微气象因子(影响输电线覆冰的环境温度、环境湿度、输电线所处位置风速、风向、气压和日照强度)为输入数据，覆冰质量作为输出数据，通过使用Matlab系统辨识工具箱和libsvm工具箱对输电线路覆冰过程进行辨识建模．图1是辨识过程．如图1所示，整个辨识过程分5部分:获取数据、数据预处理、选择模型结构、估计参数及模型验证．其中微气象因子数据为气象部门提供以及输电线沿线传感器采集的数据，实际覆冰值是根据输电线杆塔上传感器采集的导线拉力、倾角等数据再经过换算得到覆冰质量．本文实验数据均来自云南省东北部某220kV高压输电线路2013年初的覆冰过程监测数据．图1辨识过程Fig．1Identificationprocess在使用Matlab系统辨识工具箱对覆冰过程进行建模时，需要把数据导入工具箱图形用户界面(GUI)的数据视图(DataViews)［14］，如图2所示．图2导入数据Fig．2Importdata本文建立了3种解析型模型和一种非解析型模型，并分别使用系统辨识工具箱和libsvm工具箱实现．在解析型模型中包括基于多项式回归分析的一般线性输入输出模型、基于平稳时间序列分析的AＲX(AutoＲegressiveExogenous)模型和基于非平稳时间序列分析的BJ(Box－Jenkins)模型，非解析型模型为基于机器学习方法的SVM(SupportVectorMachine)模型．其中一般线性输入输出模型适用于线性数据，非线性数据可选择SVM模型，而AＲX模型和BJ模型分别适用于平稳态和非平稳态的覆冰过程．根据不同数据类型确定相应模型结构后，通过调整模型函数的?
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图片说明： 程．如图1所示，整个辨识过程分5部分:获取数据、数据预处理、选择模型结构、估计参数及模型验证．其中微气象因子数据为气象部门提供以及输电线沿线传感器采集的数据，实际覆冰值是根据输电线杆塔上传感器采集的导线拉力、倾角等数据再经过换算得到覆冰质量．本文实验数据均来自云南省东北部某220kV高压输电线路2013年初的覆冰过程监测数据．图1辨识过程Fig．1Identificationprocess在使用Matlab系统辨识工具箱对覆冰过程进行建模时，需要把数据导入工具箱图形用户界面(GUI)的数据视图(DataViews)［14］，如图2所示．图2导入数据Fig．2Importdata本文建立了3种解析型模型和一种非解析型模型，并分别使用系统辨识工具箱和libsvm工具箱实现．在解析型模型中包括基于多项式回归分析的一般线性输入输出模型、基于平稳时间序列分析的AＲX(AutoＲegressiveExogenous)模型和基于非平稳时间序列分析的BJ(Box－Jenkins)模型，非解析型模型为基于机器学习方法的SVM(SupportVectorMachine)模型．其中一般线性输入输出模型适用于线性数据，非线性数据可选择SVM模型，而AＲX模型和BJ模型分别适用于平稳态和非平稳态的覆冰过程．根据不同数据类型确定相应模型结构后，通过调整模型函数的阶次和延迟，对模型参数进行辨识．将参数调整后的模型预测值与实际值进行比较，对模型进行拟合度、均方误差(MSE)、预测误差(FPE)或是性能参数(Ｒ2)验证，，验证满足要求后，便可得到最终模型，若模型验证结果不满足要求便重新选择模型结构，重复上述过程，直到得到最终模型．2数据预处理输电线路在线监测系统受大风、覆冰脱落等偶发事件以及日照波动、传感器失效等不确定因素的影响，监测数据存在奇异点、野值点、噪声和数据缺失等?
【作者单位】： 云南大学信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(61364024) 云南省应用基础研究(2014FB112) 云南省教育厅基金重点项目(2015Z014)
【分类号】：TM752
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