当前位置:主页 > 科技论文 > 电力论文 >

电线积冰自动观测系统设计与研究

发布时间:2020-04-25 01:06
【摘要】:电线积冰深刻影响着我国电网的正常运营,及时掌握冰区的电线积冰状况对电力部门预防和避免冰灾,做出正确合理的除冰融冰决策具有重要意义。本项目依据气象规范设计了电线积冰自动观测系统,希望既能满足气象部门自动化观测需求,提高观测效率,还能为电力部门常规电线积冰观测和电网布局走线选址提供重要参考数据。本系统通过自动测量东西和南北两个方向的电力导线重量变化量来判定电线积冰重量,同时还对温度、气压和风速风向等气象要素进行观测。试验站点分别位于川西走廊的泥巴山、二郎山、龙王庙等地。文章利用不同观测站点的观测资料进行数据处理和分析,主要完成了电线积冰重量数据的滤波处理,讨论了电线积冰与所观测的气象要素之间的关联度,分析了电线积冰重量数据的奇异性,最后就电线积冰与气象要素之间的回归预测效果展开讨论。在对电线积冰重量数据进行滤波处理时,使用小波变换方法、扩展卡尔曼和无迹卡尔曼滤波方法对其进行处理并对比单一滤波方法的滤波效果,结果表明,单一的滤波方法均能较好抑制原始信号中的噪声干扰,但小波和无迹卡尔曼滤波方法的滤波效果优于扩展卡尔曼滤波方法;再使用无迹卡尔曼滤波后的数据进行小波滤波处理,根据信噪比、均方根误差和平滑度指标对比四种滤波方法的滤波效果,认为经无迹卡尔曼滤波和小波滤波两次滤波的效果优于单一滤波方法效果。在数据分析方面,分析了电线积冰与温度、气压和风速之间的灰色综合关联度,结果表明三种气象要素均与电线积冰有很强的关联性,泥巴山站点温度、气压和风速与电线积冰重量数据的平均灰色综合关联度分别为0.632,0.594和0.555;二郎山站点分别为0.565,0.530和0.525;龙王庙站点为0.605,0.575和0.516,温度对电线积冰影响最大,其次为气压和风速。风向与电线积冰间的关系分析结果表明:静风条件下,风向对电线积冰影响不明显,在具有合适风速的非静风条件下,风向有利于迎风走向导线电线积冰的增长,对顺风走向导线影响较小。通过对电线积冰重量数据的奇异性分析,认为气象因素是导致电线积冰重量数据产生突变的主要原因,电线积冰自然脱落和系统自身原因以及外部环境干扰也会造成电线积冰重量数据出现奇异性,但影响较小。基于支持向量机理论分析了电线积冰与气象要素的回归预测效果,东西方向上,原始数据和回归预测数据的均方误差为0.0075,相关系数为0.859;南北方向上,均方误差为0.0055,相关系数为0.923。根据相关系数和相对误差等指标,认为基于SVM的电线积冰-气象要素回归预测曲线能够较好地反映电线积冰发展趋势,且当电线积冰的发展较为平稳时预测效果较好。
【图文】:

导线,直径,积冰


量方式也具有成本高、结构设计复杂等不足之处。电线积冰是国内外监测电线积冰的一种重要方法,的导线舞动情况,只需测量稳态和近似稳态覆冰,值的突变现象予以排除,国家电网和南方电网目前的在电线积冰在线监测企业标准,所有的电线积冰于架空导线来说,在绝缘子串和塔杆的横臂之间安绝缘子串的拉力和倾角进而推算电线的积冰情况,,重传感器容易受到输电线路的电磁干扰而影响测量重法的电线积冰观测系统参考气象局《地面气象观测对系统的电磁干扰。择“称重-模拟真实导线法”进行设计。本系统基于,分别在东西、南北两个方向的积冰架上悬挂称重为了能最大程度地反映电线的积冰情况,与气象部冰观测载体不同,本次设计使用电力部门电网线路载体,用于模拟观测的导线见图 2-1。

自动观测系统,机箱,实物,数据接收


图 3-3 电线积冰自动观测系统及机箱内部实物图3.2 系统软件设计系统采集各观测要素传感器数据,经采集器处理后通过无线方式进行数据传输。本系统基于 Visual Studio 2010 使用 C#语言编写数据接收入库软件和数据查询显示软件,数据的存储依赖 SQL 2008 实现。其中数据接收入库软件仅需在服务器端安装使用,一般用户仅通过数据查询显示客户端即可查询所需测站的数据。3.2.1 数据接收入库程序设计数据接收入库软件基于 C#语言网络编程技术实现,基于 UDP 协议完成本设计[54,55]。UDP 协议是一种无连接的传输层协议,在该协议下,数据的传输速度较快而且该协议不仅支持一对一通信,同时也支持一对多的通信方式。使用 UDP 协议来设计电线积冰自动观测系统的数据接收入库程序能够满足多站点数据的收集入库需求。数据接收入库程序通过 UDP 协议从使用的阿里云服务将数据存入本地工作
【学位授予单位】:成都信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TM752

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 王彬滨;吴息;胡欣欣;陈百炼;;基于气象数值模式的输电线路覆冰重量估算研究[J];水电能源科学;2015年12期

2 刘丹;牛生杰;;两次电线积冰过程气象条件实时观测研究[J];大气科学学报;2015年03期

3 李昊;曾彤;陈晓国;李锐海;阳林;廖嘉骏;;覆冰在线监测预警系统研究现状分析[J];电气自动化;2015年02期

4 朱建军;章浙涛;匡翠林;潘家宝;;一种可靠的小波去噪质量评价指标[J];武汉大学学报(信息科学版);2015年05期

5 吴息;胡欣欣;王彬滨;陈百炼;;贵州地区导线覆冰的混合凇覆冰模型[J];自然灾害学报;2014年03期

6 郑振华;刘建生;;遗传算法与BP神经网络相结合的输电线路覆冰厚度预测方法[J];电网与清洁能源;2014年04期

7 戴栋;黄筱婷;代洲;郝艳捧;李立mg;傅闯;;基于支持向量机的输电线路覆冰回归模型[J];高电压技术;2013年11期

8 刘思峰;蔡华;杨英杰;曹颖;;灰色关联分析模型研究进展[J];系统工程理论与实践;2013年08期

9 王黎明;李海东;梅红伟;关志成;;输电线路覆冰在线监测系统国内外研究综述[J];高压电器;2013年06期

10 邬蓉蓉;;基于神经网络与布里渊散射监测技术的线路覆冰计算方法研究[J];广西电力;2012年05期



本文编号:2639599

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/2639599.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户c6ccd***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com