输电线路偶发性覆冰厚度预测及增强恢复力方法研究

摘要

针对输电线路发生偶发性覆冰时，线路覆冰预测精度低以及线路恢复力评估模型不准确等问题，首先根据灰色关联度比重，建立了基于分段粒子群优化（Partition particle swarm algorithm,PPSO）最小二乘支持向量机（Least squares support vector machine,LSSVM）的输电线路覆冰厚度预测模型，用于预测未来36h的覆冰厚度。将线路覆冰后恢复力模型划分为覆冰前期、覆冰中期、覆冰恢复自持期、覆冰恢复后期4个阶段，分别建立评估指标；基于覆冰后线路功率变化熵和预测的线路覆冰增长量，建立线路韧性增强方式。仿真结果表明，采用所提方案后，传输系统在发生偶发性线路覆冰时的韧性被提高了11.54%。

关键词

输电线路 / 覆冰预测 / 恢复力评估 / 韧性增强 / 粒子群算法