基于分层修正因子的配网线路复杂环境电场建模研究

摘要

在配网线路带电作业过程中，电场分布的精确预测对安全规划至关重要，在现有方法中，经验法和解析法应用场景有限、仿真法计算速度慢、机器学习法难以物理解释。基于此，结合物理经验公式与机器学习方法，提出了一种分层混合电场建模框架，并对配网线路边导线一侧区域的电场特性进行了建模与验证。首先基于电磁理论与数值分析构建了三相长直导线电场E₀的基准经验公式；然后分层引入环境修正因子k_m，并通过有限元孪生仿真数据对其进行量化；最后使用梯度提升树模型学习k_m的非线性关系，将E₀与k_m相乘得到预测电场。结果表明，模型在仿真数据上的各修正因子的R²均高于0.99，综合电场预测的均方根误差为228 V/m，整体R²达到0.989；模型在现场实测验证中的平均相对误差为14.5%，剔除单个离群点后降至12.8%。研究表明，该模型能在具备物理解释的同时实现高精度、高效率的预测，且具备可拓展性。

关键词

配网线路 / 带电作业 / 电场预测 / 分层修正因子 / 梯度提升树