[发明专利]基于回归分析的自然环境中绝缘子积污预测方法

说明书

本发明提供的一种基于回归分析的自然环境中绝缘子积污预测方法，包括如下步骤：S1.在历史数据中获取目标绝缘子在旱季和雨季的最大污秽度，并采集目标绝缘子所处的自然环境实际参数，包括降雨天数、降雨强度以及空气参数；S2.通过步骤S1中所采集参数分别对绝缘子表面的积污量进行预测计算，并得出最终积污量；S3.采用回归分析方法对判断积污量是否满足误差要求，如是，则采用步骤S2中的方法亟需对设定的未来期限进行绝缘子积污预测；根据绝缘子积污的历史数据对未来时间段的绝缘子积污状态进行准确预测，从而利于准确制定相应的处理措施，有效减少绝缘子污闪现象的发生，确保电网运行安全以及运行的稳定性。

技术领域

本发明涉及电力领域，尤其涉及一种基于回归分析的自然环境中绝缘子积污预测方法。

背景技术

在输电线路运行中外绝缘设备经常遭受工业污秽、生活污染或海水侵蚀、盐碱腐蚀、鸟粪等自然污染。当绝缘子表面污层干燥时，对绝缘几乎不会造成危险，只有当其以某种方式湿润时才会在外加电压的作用下引起闪络的发生，进而严重威胁到电网的运行稳定性。

虽然国内外均有对绝缘子积污的研究，比如：基于概率统计与神经网络相结合的绝缘子盐密预测方法，采用BP人工神经网络建立绝缘子表面盐密预测模型；但是，现有技术均是基于年度最大盐密和饱和盐密进行分析，不能准确反映出积污速率和积污过程，从而并不能准确对未来设定时间内的绝缘子积污程度进行准确预测，从而严重影响电网的运行安全和稳定性。

因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于回归分析的自然环境中绝缘子积污预测方法，根据绝缘子积污的历史数据对未来时间段的绝缘子积污状态进行准确预测，从而利于准确制定相应的处理措施，有效减少绝缘子污闪现象的发生，确保电网运行安全以及运行的稳定性。

本发明提供的一种基于回归分析的自然环境中绝缘子积污预测方法，包括如下步骤：

S1.在历史数据中获取目标绝缘子在旱季和雨季的最大污秽度，并采集目标绝缘子所处的自然环境实际参数，包括降雨天数、降雨强度以及空气参数；

S2.通过步骤S1中所采集参数分别对绝缘子表面的积污量进行预测计算，并得出最终积污量；

S3.采用回归分析方法对判断积污量是否满足误差要求，如是，则采用步骤 S2中的方法亟需对设定的未来期限进行绝缘子积污预测。

进一步，步骤S2中，根据步骤S1中所采集的参数分别对绝缘子所处环境的旱季和雨季进行积污量预测计算：

在旱季中，通过如下公式计算绝缘子表面积污量

其中，为历史数据中旱季的最大污秽度，K1为积污系数，τ为积污时间常数；

在雨季中，通过如下公式计算绝缘子表面积污量

为历史数据中雨季的最大污秽度，K2为冲刷系数，I为降雨强度。

进一步，步骤S2中，根据如下方法确定积污系数K1：

其中，c(t)为空气质量浓度，p(d_p)为污秽质量浓度分布函数。

进一步，根据如下公式确定污秽质量浓度分布函数p(d_p)：

其中，σ为颗粒粒径的正态分布标准偏差；为粒径的平均值，d_p为悬浮颗粒的粒径。

进一步，根据如下方法确定空气浓度c(t)：

其中，上述公式中的C表示空气质量指标的浓度，B为空气质量指标的标准质量浓度限值，x表示S02、NO2以及PM10中对绝缘子积污区污染特征影响最大的一项。