輕度覆冰區(qū)基于灰色組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的算例分析

沈艷 中國水電八局高級技工學校/湖南省水利水電建設(shè)工程學校

輕度覆冰區(qū)基于灰色組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的算例分析

沈艷 中國水電八局高級技工學校/湖南省水利水電建設(shè)工程學校

國家標準上通常將輸電線路覆冰厚度的范圍分為以下三個狀態(tài)：輕覆冰中覆冰重覆冰。本文根據(jù)氣象觀測站歷年輸電線路覆冰厚度標準以湖南電網(wǎng)為例，選擇湖南永州地區(qū)112號桿塔和湖南南岳地區(qū)75號桿塔為例，依據(jù)上述三種狀態(tài)從兩者歷年輸電線路覆冰厚度來看，前者為輕度覆冰區(qū)，后者為重度覆冰區(qū)，本文采用不同覆冰環(huán)境下的輕度覆冰區(qū)的歷史覆冰數(shù)據(jù)來對三種灰色預(yù)測模型和組合灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進行輸電線路覆冰預(yù)測，研究該四種模型在不同環(huán)境下的預(yù)測精度及模型的適用性。

輕度覆冰區(qū)選取永州氣象觀測站，永州氣象觀測站輸電線路覆冰監(jiān)測系統(tǒng)于1956年開始存在記錄，在覆冰期內(nèi)監(jiān)測到多次輕微線路覆冰情況。以該氣象觀測站某110kv線路112號桿塔觀測點為例，驗證計算該四種模型的準確性和預(yù)測精度。

112號桿塔位于北緯25°84′、東經(jīng)114°25′，海拔148。地形處于兩山之間的谷底，附近有河流流過，氣象環(huán)境較為復(fù)雜多變，屬于架空輸電線路較易覆冰的地區(qū)，常年覆冰厚度不大，為輕度覆冰區(qū)。其具體位置如下圖1所示；

圖1 永州站地區(qū)某一線路112號桿塔地理環(huán)境圖

該線路于2013年12月19日到25日發(fā)生了覆冰過程。本文通過建立GM(1,1)、DGM(2,1)、Verhulst和組合灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)G-ANN模型研究這次覆冰增長過程并獨立進行相應(yīng)的預(yù)測分析。在本次覆冰期間的數(shù)據(jù)采集中，共選取462個有效數(shù)據(jù)（間隔采樣周期為30min）,做短期（24h）覆冰增長預(yù)測其中384個數(shù)據(jù)用作訓練，選取78個數(shù)據(jù)用于計算預(yù)測。算例過程中訓練組用于作為原始序列，然后再分別用GM(1, 1)、Verhulst、DGM(1, 1)進行建模，可得到三個單一灰色模型各自的包含384個數(shù)據(jù)的訓練組和78個數(shù)據(jù)的預(yù)測組。整理數(shù)據(jù)后將三個單一灰色模型的訓練組3×384個數(shù)據(jù)輸入徑向基BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓練完成后，再輸入預(yù)測組，最后得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的78個覆冰預(yù)測數(shù)據(jù)，即短期(24 h) 內(nèi)的覆冰預(yù)測值。預(yù)測結(jié)果見圖2和表1。

圖2 4種建模方法模型預(yù)測值與實際值對比圖

由圖2可見，這些預(yù)測模型的變化趨勢與實際的架空輸電線路覆冰變化趨勢是一致的。

表1 不同預(yù)測模型下對永州某線路覆冰厚度誤差精度

由上表1可見，本次覆冰增長過程當中，對比次3種灰色建模方法，鑒于呈指數(shù)增長的覆冰趨勢，GM(1,1)得到的預(yù)測精度和Verhulst模型計算的預(yù)測精度相差不大，都要比DGM（1,1）模型的預(yù)測精度要高。所以本文中提出的組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)G-ANN模型，無論是從訓練精度及角度，還是預(yù)測精度的角度均要優(yōu)于其他三種灰色模型。

其次輸電線路冬季覆冰增長還會受各種自然因素的影響，而此次覆冰過程前期的覆冰厚度變化極其劇烈，導(dǎo)致訓練精度不如預(yù)測精度高。但即使是在覆冰前期，本次數(shù)據(jù)采集線路覆冰厚度劇烈波動，此種灰色預(yù)測模型仍能從大數(shù)據(jù)模型中找到線路覆冰增長的趨勢，通過計算獲得較準確的預(yù)測精度，這表明了灰色預(yù)測模型具有較好的弱化數(shù)列波動性，并從中找到變化規(guī)律的特點。