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公开(公告)号：CN107436972A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710551008.0
申请日：2017-07-07
申请人： 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及输电线设备维护领域，公开了一种特殊气候下输电线路覆冰增速变化特征计算方法和系统，以提高覆冰预测预警工作效率，为电网抗冰提供更有效更具针对性的措施。本发明包括以下步骤：获取待分析地区的历史覆冰数据；从历史覆冰数据中筛选出正常气候时期的覆冰数据集和待分析特殊气候时期的覆冰数据集；将正常气候时期和待分析特殊气候时期的覆冰数据集按覆冰厚度化分为至少两个等级，计算正常气候时期和待分析特殊气候时期各等级的覆冰平均增速；将待分析特殊气候时期和正常气候时期对应同一覆冰厚度等级的覆冰平均增速进行减法运算，得到任一覆冰厚度等级下，待分析特殊气候时期相比于正常气候时期的覆冰平均增速变化量。
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公开(公告)号：CN107316109A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710520064.8
申请日：2017-06-29
申请人： 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 湖南省湘电试研技术有限公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明涉及电力工程技术领域，公开一种架空线路冬季近地面风速预测方法、系统及装置，以根据地面气象预测数据精细化预测近地面其他高度的风速。本发明方法包括：根据历史数据计算该测风塔所在网格每一次的近地面风速垂直切变系数，并将所计算各次的近地面风速垂直切变系数划分至少两个风组，计算各风组的近地面风速垂直切变系数平均值；以及根据历史数据计算该探空站所在网格每一次的近地面风速垂直切变系数，并将所计算各次的近地面风速垂直切变系数划分至少两个风组，计算各风组的近地面风速垂直切变系数平均值；然后根据当前预测的地面气象数据和关联的近地面风速垂直切变系数平均值计算得出该网格其它垂直高度的风速。
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公开(公告)号：CN106203715A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610557113.0
申请日：2016-07-15
申请人： 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种基于温度垂直廓线的输电线路覆冰类型预测方法，该方法为下述步骤：1.历史探测数据筛选参数设定，2.有效数据记录筛选，3.温度廓线图绘制，4.区域面积比计算，5.覆冰类型面积阈值确定，6.温度廓线面积比和地面参数预测，7.覆冰类型预测。本方法的有益效果为：1、本发明填补了目前尚无基于大气温度垂直廓线分析的输电线路覆冰类型预测技术空白，适用于电网所有类型的覆冰预测，实用性强。2、本发明通过利用预测地区的历史覆冰资料构建该地区阈值，来预测该区域的电网覆冰类型，准确率高。3、本发明预测得到的输电线路覆冰类型，在冬季电网覆冰期间，为开展电网覆冰融冰、除冰工作供了重要的参考依据。
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公开(公告)号：CN106056258A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610554964.X
申请日：2016-07-14
申请人： 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种基于极涡‑副高因子对的电网冬季覆冰气候预测方法，该方法为下述步骤：1.极涡‑副高因子对确定，2.根据覆冰程度划分因子对，3.极涡‑副高因子对重心计算，4.有效边长计算，5.平面区域绘制及因子对统计，6.覆冰程度预测。本方法的有益效果为：1、本发明适用于各个区域电网冬季覆冰程度预测，填补了目前尚无基于极涡‑副高因子对的电网冬季覆冰气候预测方法的技术空白，计算流程清晰，实用性强。2、本发明通过划分与冬季覆冰相关性高的极涡‑副高因子对在二维平面的分布来进行预测，过程直观简单，准确率高。3、本发明预测得到的电网覆冰程度，为提前开展电网抗冰措施部署，优化调配资源，提供科学的参考依据。
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公开(公告)号：CN106203839B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610549988.6
申请日：2016-07-13
申请人： 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 湖南省湘电试研技术有限公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种输电线路舞动影响关键因素辨识方法及系统，以提高输电线路覆冰舞动预测精度。该方法包括：获取输电线路舞动数据及相对应的至少两个潜在关键因子；建立各潜在关键因子与输电线路舞动之间的线性回归方程，计算出各线性回归方程的误差，并确定误差最小的线性回归方程为基准回归方程；从剩余潜在关键因子中择取第二潜在关键因子调整所述基准回归方程，当调整后的基准回归方程的误差小于或等于调整前的基准回归方程的误差时，确定调整后的基准回归方程为新的基准回归方程；否则不予更新；依此类推，直至遍历完所有潜在关键因子，最终得到的基准回归方程中包含的潜在关键因子即为输电线路舞动影响关键因子。
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公开(公告)号：CN106056258B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610554964.X
申请日：2016-07-14
申请人： 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 国家电网公司
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种基于极涡‑副高因子对的电网冬季覆冰气候预测方法，该方法为下述步骤：1.极涡‑副高因子对确定，2.根据覆冰程度划分因子对，3.极涡‑副高因子对重心计算，4.有效边长计算，5.平面区域绘制及因子对统计，6.覆冰程度预测。本方法的有益效果为：1、本发明适用于各个区域电网冬季覆冰程度预测，填补了目前尚无基于极涡‑副高因子对的电网冬季覆冰气候预测方法的技术空白，计算流程清晰，实用性强。2、本发明通过划分与冬季覆冰相关性高的极涡‑副高因子对在二维平面的分布来进行预测，过程直观简单，准确率高。3、本发明预测得到的电网覆冰程度，为提前开展电网抗冰措施部署，优化调配资源，提供科学的参考依据。
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公开(公告)号：CN107590563A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710800472.9
申请日：2017-09-07
申请人： 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 湖南省湘电试研技术有限公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明涉及电网安全技术领域，公开一种电网山火灾害风险分布图绘制方法及系统，以清晰直观获得山火灾害下电网风险分布情况，为开展有针对性山火灾害防治措施提供决策支撑。本发明方法包括：划分网格，获取各网格的电网山火密度预测结果；分析每个网格内输电线路集合，将输电线路各杆塔经纬度与各网格做叠置分析，当线路的杆塔落于网格内则表示该线路经过该网格，否则，认为该线路不经过该网格；并计算每条线路的电网风险程度；然后根据相关公式计算每个网格的电网山火风险大小；最后对各网格的电网山火风险值进行排序，并根据各网格的电网山火风险值的最大值和最小值进行配色，绘制得到电网山火灾害风险分布图。
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公开(公告)号：CN107506856A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710662126.9
申请日：2017-08-04
申请人： 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 湖南省湘电试研技术有限公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明涉及输电线路舞动技术领域，公开一种基于风场预测的输电线路舞动形势判别方法及系统，以通过冷空气的活动情况对输电线路舞动形势进行预测。本发明方法包括：确定待分析的区域，收集待分析区域同期的历史舞动事件；得到舞动发生时的历史风速阈值区间和大风持续时间阈值区间；获取待分析区域历史同期的冷空气活动情况，确定地面天气形势图中地面高压中心最高气压区间与风速区间的对应关系；以及冷空气高压中心的南北向的移动速度区间与大风持续时间区间的关系；获取待分析区域进行舞动形势预测所面对的冷空气活动情况，结合前述的响应阈值区间和映射关系预测本次冷空气活动是否利于导致舞动事件发生。
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公开(公告)号：CN107491839A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710708892.4
申请日：2017-08-17
申请人： 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 湖南省湘电试研技术有限公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明涉及输配电技术领域，公开一种基于历史舞动特性的电网舞动预报方法及系统，以根据考虑历史舞动特性提高输电线路覆冰舞动预报精度预警准确率。本发明方法包括：划分网格，建立历史舞动等级数与易舞指数之间的映射，确定待预报网格集中与各网格的历史舞动等级数相对应的易舞指数；获取待预报网格集中各网格的气象要素基础场预报数据，并根据所述基础场预报数据基于海拔差异进行垂直方向细化预报；根据细化预报的气象要素计算风场指数并预报覆冰厚度，然后根据该覆冰厚度计算覆冰易舞指数；最后结合地形指数计算待预报网格集中各网格的舞动预报指数。
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公开(公告)号：CN107451621A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710708869.5
申请日：2017-08-17
申请人： 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司防灾减灾中心 , 湖南省湘电试研技术有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G06K9/6218 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电网舞动技术领域，尤其涉及一种电网舞动关键影响因素聚类分析方法及系统，以科学合理分析出电网舞动关键影响因素。本发明方法包括：获取历史观测数据，形成每条历史观测数据的点集，然后采用非监督聚类方法对所有历史观测数据的点集进行聚类，并设置待分析的舞动幅值区段，计算该舞动幅值区段所对应的聚类关联度；然后依次去掉各条历史观测数据所对应点集中的同一舞动影响因子，并重新进行聚类并计算所述舞动幅值区段所对应的聚类关联度，若聚类关联度变小，则保留该舞动影响因子；若聚类关联度变大，则去掉该舞动影响因子；以此重复迭代，直至不能去掉点集S中所保留的任一舞动影响因素。
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