[发明专利]基于数据分段及模型校准的电磁环境参数预测方法在审

专利信息
申请号: 201510632596.1 申请日: 2015-09-28
公开(公告)号: CN105184421A 公开(公告)日: 2015-12-23
发明(设计)人: 余占清;刘磊;付殷;李敏;曾嵘;田丰;罗兵;高超;杨芸;张波 申请(专利权)人: 南方电网科学研究院有限责任公司;清华大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 廖元秋
地址: 510080 广东省广州市越秀区*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 数据 分段 模型 校准 电磁 环境参数 预测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于数据分段及模型校准的电磁环境参数统计分析方法,其特征在于,该方法具体包括以下步骤:

1)数据分块阶段:将对输电线路电磁环境实际测得基础数据Data_base:电磁环境参数、气象参数、线路参数随机等分为式(1)所描述的三块子数据集:拟合数据Data_trainning,校正数据Data_calibration,验证数据Data_testing子数据集;该三块子数据集中的数据分别用于模型拟合、参数校正及模型验证阶段;

Data_trainning={yi,xi1,xi2,...,xim},i=1,2,...,n/3Data_calibration={yj,xj1,xj2,...,xjm},j=n/3+1,n/3+2,...,2n/3Data_testing={yk,xk1,xk2,...,xkm},k=2n/3+1,2n/3+2,...,n---(1)]]>

在上式中,n为总的数据量;y为电磁环境参数中的一种;x为气象参数和线路参数的集合,其中m为参数种类之和;

2)模型拟合阶段:将确定自变量的组合形式及适合的统计预测模型;对第一块拟合子数据集合Data_trainning中的数据,按照不同的自变量组合利用线性统计模型进行拟合,其中自变量组合首先为包含拟合子数据集合中的所有变量xi1,xi2,…,xim,其次为逐渐减小自变量个数的组合,同时保证该组合中气象参数及线路参数至少各有一项,获得形如式(2)的初步预测模型,其中,x′为某一自变量组合xi1,xi2,…,xip,c′为对应的系数矩阵,C’为拟合模型的常数项:

y′=c′×x′+C′(2)

基于式(2)获得在不同自变量与对应的系数矩阵组合下,电磁环境参数预测值和实际值的误差其中,Y为实际值,为预测值,取对应的自变量组合作为如式(3)所示的初步预测模型:

y′=c1′x1+c2′x2+…+cp′xp+C′(3);

3)参数校正阶段:按照步骤2)得到的自变量组合代入第二块校正数据子集合Data_calibration进行模型拟合得到校正模型y″;其中,x″为第二块校正数据子集合中对应的自变量组合xj1,xj2,…,xjp,c″为x″对应的系数矩阵,C″为随机项;

y″=c″×x″+C″(4)

初步模型(3)和校正模型(4)相减获得误差(5),其中,Δy=y′-y″,Δc=c′-c″,ΔC=C′-C″;

Δy=Δc1x1+Δc2x2+…+Δcmxm+ΔC(5)

采用单纯形法常用规划解法求解线性规划问题(6)

minΔy=Δc1x1+Δc2x2+…+Δcpxp+ΔC(6)

s.t.x∈{x1,x2,…,xp}

对模型中的各个系数及常数项c1′,c2′,…,cn′,C′进行修正得到新的系数及常数项c1,c2,…,cn,C,如式(7)所示,得到待验证模型如式(8)所示;

<c1,c2,…,cn,C>=<c1′,c2′,…,cn′,C′>+<Δc1,Δc2…Δcp,ΔC>(7)

y=c1x1+c2x2+…+cnxn+C(8)

4)模型验证阶段:将步骤3)中获得的校正后的待验证模型代入第三块验证数据子数据集合Data_testing进行测试获得预测模型,若使用该预测模型最终预测误差不大于步骤2)中的最大值,则该预测模型适用于实验数据获得地区输电线路的电磁环境预测;反之,返回步骤2)重新进行模型拟合阶段。

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