一种基于多维云模型的输电线路故障率综合预测方法
摘要:
本发明涉及一种基于多维云模型的输电线路故障率综合预测方法。根据雷电、覆冰、污闪等极端外部环境下输电线路故障率的历年统计数据,用大数据挖掘技术挖掘雷电、覆冰、污闪等外部环境的关联关系,并利用Cholesky分解过程得到不相关联的各种外部环境下输电线路故障率的统计数据。利用一种多维反向云发生器的生成算法,得到了各种极端外部环境因子历年统计数据的多维云评估模型,以及输电线路故障率的一维云模型,从而建立基于多维云模型的输电线路故障率综合评估模型,本发明考虑了多种外部环境下输电线路的故障率模型,而且可以定量预测输电线路的故障率,预测准确度高,计算方便,能够很好地应用于大电网输电线路的故障率预测。
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