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台风灾害下受灾区域杆塔受损数量预测对提高电网公司防灾减灾能力具有重要意义。为此从全新的统计学习角度出发,基于气象数据、电网数据、地理数据等多源异构数据原始样本,对数据进行分类变量处理、特征筛选、标准化等预处理,并以网格内的杆塔受损数量为响应变量,基于梯度提升决策树算法构建台风灾害下杆塔受损数量预测模型,对台风灾害下配网10 kV杆塔受损数量进行预测。利用广东省徐闻县的数据样本对模型进行训练测试与验证,仿真结果表明所提方法可较为准确地预测台风灾害下配网杆塔受损数量,为电网公司的灾前风险量化评估、制定应急方案等提供辅助决策参考。 相似文献
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分析输电杆塔风荷载计算公式可知,台风风场的平均风速、风剖面指数与湍流强度是影响杆塔风荷载的主要参数,而台风在整个行进过程中,这些风场参数不断变化并共同影响输电杆塔的风荷载。为探索台风行进过程中杆塔受力变化规律,首先选取了台风卡努行进过程中5个不同时刻的风场,开展了对应的杆塔受力分析。分析结果显示,杆塔应力比与平均风速的变化规律趋于一致。而后在设计风速一致的前提下,以某大跨越杆塔为工程背景,开展了台风与常规风两类风场作用下杆塔风荷载和受力对比计算。参数分析显示,台风与常规风风剖面指数的差异对杆塔风荷载和受力影响较为显著,最有可能引发倒塔事故。最后通过分析塔材应力比沿塔身分布规律,找到了台风荷载作用下杆塔的薄弱部位,提出了补强措施,还选取了其他类型常用杆塔进行试算,对这一补强措施的适用性加以验证。 相似文献
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企业多源异构数据库数据集成的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
由于企业间数据的交互和共享越来越广泛,迫切需要对异构数据库数据进行集成。本文简要介绍了在大型企业中普遍存在的多源异构数据库状况,及几种行之有效的数据集成方法,同时以一种用对照表完成结构差异较大的数据库数据转化方法为例,详细阐述了多源异构数据库数据转化和共享的思路。 相似文献
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高压输电杆塔作为输电网络的重要组成部分,不可避免地会架设在山脊、陡坡边缘等类似地带,可能在短时间内遭受强降雨灾害诱发山体滑坡的破坏。针对降雨诱发滑坡灾害下输电杆塔的预警问题,通过北斗卫星定位和数值天气预报等多源信息融合,按照滑坡体与杆塔的相对位置关系,提出了滑坡影响因子的量化分级方法。基于双因素分级叠合法分别构建输电杆塔的风险预警方法。最后通过算例测试对所提方法进行了有效性与实用性验证,并根据测试结果给出了相关建议,有助于提前采取预防措施,降低地质灾害对电网的灾变影响。 相似文献
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由于传统方法没有对配电网多源异构数据采集的时间进行配准,导致配电网多源异构数据融合时误差大、效率低。针对该问题,提出了基于联合卡尔曼滤波的配电网多源异构数据融合方法。构建了数据纠偏机制,采用最小二乘法对数据采集的时间配准,并采用拉格朗日插值方法对时序数据填充,计算数据关联性。在此基础上,采用联合卡尔曼滤波算法将相同数据融合到同一个类中,以此实现配电网多源异构数据融合。实验结果表明,所研究的数据融合方法不仅能够根据需求一直追踪需求的融合误差,还能够降低节点电压与功率估计的相对误差、提高配电网多源异构数据融合的效率。实验结果不仅证明了所研究融合方法的有效性,还证明了联合卡尔曼滤波算法在数据融合中的适用性。 相似文献
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强台风可能对所经区域的输电杆塔造成物理破坏并引发大面积停电。为协助电力部门准确预估台风天气下杆塔倒塔的风险并提前调配和部署防台物资,建立了一种基于台风路径预测信息的输电杆塔累积损伤模型。首先,根据气象台短期台风预报信息、采用网格方式确定受台风影响的风险杆塔;其次,充分结合短期和短时双时间尺度台风基本信息和杆塔地理位置信息,预测杆塔受台风影响的累积作用时间和风速;第三,构建了单位时间内强台风下杆塔因塑性疲劳发生倒塌的低周疲劳损伤数学模型,并利用改进泊松公式求取不同台风作用时间、风速和地理位置的杆塔倒塔概率;最后,基于直流潮流算法优化计算电网最小负荷损失。算例验证了所提方法的有效性、合理性。 相似文献
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针对当前电力调控中心难以计及多源信息对电网动态过程进行有效风险评估的现状,指出了泛在电力物联网大背景下电网风险评估所面临的挑战与机遇,提出了基于泛在电力物联网的电网动态风险评估体系架构。首先介绍了电网动态风险评估概念,并设计了基于物联网的电网动态风险评估体系流程。其次提出了如何利用泛在物联网多源数据解决故障概率动态感知、故障集动态选取、故障后状态动态生成以及操作过程动态风险评估等关键问题的处理方法。最后基于该体系架构,设计了相应的软件系统,介绍了该系统的数据源、数据中台以及主要功能模块,并结合实际案例,对系统的应用情况进行了说明。 相似文献
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近年来,输电线路环境变化引起的电网事故越来越多,对电网安全和稳定造成严重影响。考虑到输电线路山火风险的影响因素多而复杂,提出输电线路通道的山火风险评估模型,根据气象数据的统计分析,确定不同火险气象等级下山火发生的概率,结合发生山火时空气间隙被击穿的概率计算模型,建立了具有时空分布特征的山火输电通道风险评估模型。通过算例验证了模型的有效性,实验结果表明,该模型能够有效预测输电通道山火风险,所做研究工作为我国输电通道智能风险管控提供了参考和借鉴。 相似文献
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实现影响因素多源异构融合的短期负荷预测支持向量机算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对智能电网大数据环境下,导致电力系统负荷波动的诸多因素存在多源异构性的问题,利用多核函数来对其多源异构特性进行差异化处理和融合,能够描述影响因素的内在分布特性并应对其变化,提高负荷预测精度。选取历史负荷、气温、气压、相对湿度、降雨量、风向、风速、节假日及电价9个属性作为多源异构影响因素,利用样本特征分布法、单变量法及核矩阵秩空间差异法来选择多核函数的构成,采用双层多核学习算法,建立了并行化多核支持向量机(SVM)负荷预测算法流程,并在Hadoop集群上进行了仿真验证。仿真结果表明,多核SVM比单核SVM预测平均相对误差小,双层多核学习、基于lp范数的多核SVM模型预测精度最高。因此,多核SVM能有效处理负荷预测中的多源异构数据,经并行化处理后,能提高负荷预测的速度与精度。 相似文献