[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

摘要

本发明涉及基于数据分段及模型校准的电磁环境参数预测方法，属于电力系统电磁环境防护技术领域。该方法主要包括：将对输电线路电磁环境实际测得数据随机等分为三块数据；针对第一块数据，对不同的自变量组合进行模型拟合，得到预测误差最小的自变量组合以及初步的预测模型；将初步的预测模型代入第二块数据进行校正，对模型中的各个系数及常数项进行修正，获得待验证的预测模型；最后，将待验证模型代入第三块数据进行测试，若最终预测误差及其他各项统计检验指标满足要求，则该模型适用于该条输电线路电磁环境预测。本发明可便捷、有效、可靠地进行输电线路电磁环境参数预测，预测结果可应用于输变电工程设计、优化、电磁环境防护等多个领域。

主权项

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；$\left\{\begin{array}{c}Data\_trainning=\{y_i,x_{i1},x_{i2},...,x_{im}\},i=1,2,...,n/3\\ Data\_calibration=\{y_j,x_{j1},x_{j2},...,x_{jm}\},j=n/3+1,n/3+2,...,2n/3\\ Data\_testing=\{y_k,x_{k1},x_{k2},...,x_{km}\},k=2n/3+1,2n/3+2,...,n\end{array}\right.---\left(1\right)$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x_i1,x_i2,…,x_im，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x_i1,x_i2,…,x_ip，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+…+c_p′x_p+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x_j1,x_j2,…,x_jp，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+…+Δc_mx_m+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+…+Δc_px_p+ΔC                                     (6)s.t.x∈{x₁,x₂,…,x_p}对模型中的各个系数及常数项c₁′,c₂′,…,c_n′,C′进行修正得到新的系数及常数项c₁,c₂,…,c_n,C，如式(7)所示，得到待验证模型如式(8)所示；<c₁,c₂,…,c_n,C>＝<c₁′,c₂′,…,c_n′,C′>+<Δc₁,Δc₂…Δc_p,ΔC>     (7)y＝c₁x₁+c₂x₂+…+c_nx_n+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。